codebase-for-incremental-learning-with-llm
让大模型学新知识不忘旧技能，复现ACL论文的增量学习工具箱
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Star 增长趋势
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 63
核心亮点
- 官方代码，直接复现三篇ACL论文结果，可靠性高
- 覆盖多种增量场景（任务增量、实例增量），框架统一易扩展
- 提供Concept-1K新基准，填补实例增量学习评测空白
不足之处
- 文档/社区待观察，项目早期，使用教程和示例可能不完善
- 依赖特定预训练模型，对模型版本兼容性需自行验证
适用场景
- NLP研究者复现增量学习论文实验
- 工程师为持续学习场景设计模型更新策略
- 评测新增量学习算法在序列标注等任务上的效果
替代项目
Hugging Face Transformers (增量学习相关示例)、Continual Learning Benchmarks (如CLIB)、Mammoth (PyTorch增量学习框架)
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