Im Kern ist Albatross ein Forschungsprojekt auf dem Gebiet des kontinuierlichen Lernens.
Kontinuierliches Lernen ist ein Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, bei dem Modelle im Laufe der Zeit kontinuierlich aus neuen Daten lernen und sich anpassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die auf einem festen Datensatz trainiert werden, aktualisieren Modelle mit kontinuierlichem Lernen ihr Wissen schrittweise, sodass sie sich an neue Aufgaben und Umgebungen anpassen können, ohne zuvor gelernte Informationen zu vergessen. Dieser Ansatz zielt darauf ab, katastrophales Vergessen zu vermeiden, neue Daten effizient zu nutzen und die Fähigkeit zur Verallgemeinerung über verschiedene Kontexte hinweg aufrechtzuerhalten, wodurch das Modell in dynamischen und sich ständig verändernden Umgebungen robuster und flexibler wird.
Als Forschungsprojekt verfolgt Albatross die folgenden Hauptziele:
Nutzung der Unterschiede zwischen klassischen Deep-Learning- und Lifelong-Learning-Ansätzen zur Entwicklung innovativer Trainingstechniken, die effizientes statisches Training und robustes, langfristiges Lifelong-Learning unterstützen. Entwurf anpassungsfähiger Modellarchitekturen mit Schwerpunkt auf modularen Netzwerken und zeitlosen Wissensstrukturen, um Informationen trotz Änderungen im Modell oder der Datenverteilung zu konsolidieren. Identifizierung skalierbarer Datendarstellungen unter Verwendung synthetischer Datengenerierung und sich entwickelnder Merkmale zur Minimierung von Vergessens- und Rechenkosten. Erstellung eines umfassenden Benchmarks für lebenslanges Lernen, analog zum ``ImageNet for Lifelong Learning'', um die vorgeschlagenen Techniken in einem realistischen, langfristigen und dynamischen Kontext zu evaluieren und die gesamte Entwicklung voranzutreiben.
