En el mundo del aprendizaje continuo, los métodos basados en indicaciones han cobrado relevancia por su eficacia y eficiencia en la gestión de la memoria. Sin embargo, la asignación de indicaciones específicas a cada tarea puede generar una carga computacional considerable y aumentar los requisitos de memoria de forma lineal con el número de tareas.
Para abordar este desafío, surge el framework SMoPE, que combina estrategias de indicaciones específicas y compartidas de manera innovadora. Inspirado en el concepto de Mezcla de Expertos (MoE), SMoPE organiza una indicación compartida en múltiples "expertos de indicaciones" dentro de una arquitectura dispersa de MoE. Esto permite activar solo un subconjunto selecto de expertos relevantes para cada entrada, evitando así la interferencia de conocimientos.
A través de un mecanismo de agregación de scores de atención a las indicaciones, SMoPE logra una activación dinámica y dispersa de los expertos. Además, incorpora un mecanismo de ruido adaptativo para fomentar la utilización equilibrada de expertos y preservar conocimientos previos.
Para potenciar la especialización de los expertos, se emplea una función de pérdida basada en prototipos que aprovecha las claves de indicación como representaciones de memoria implícitas.
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