HDSD는 비전-언어 모델의 지속적 학습을 위해 개발된 프레임워크입니다. 기존 방법의 단점을 보완하기 위해, 파라미터 공간을 일반 및 작업별 서브스페이스로 분리하는 가벼운 Feature Modulation Module (FMM)을 도입했습니다.
General Fusion Module (GFM)은 작업 간 파라미터 변화를 평가하고, Hierarchical Learning Module (HLM)은 SVD를 통해 구조적 파라미터 분해를 수행하여 서브스페이스 간섭을 줄입니다.
표준 벤치마크 실험 결과, HDSD는 최첨단 성능을 달성했습니다.