List your company

Continual Learning on TRACE

18.5BWT (%)SeqLoRA
1.64166.018310.39514.7717Jun 12, 2025Aug 8, 2025Oct 5, 2025Dec 2, 2025Jan 29, 2026Mar 28, 2026May 25, 2026

Evaluation results

MethodLinks
SeqLoRABackbone=Llama-2-7B-Chat2026.0518.5—34.3—————
SeqLoRABase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.0618.5—34.3—————
SeqLoRABase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.0518.5—————34.3—
SeqLoRAFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.0618.5—34.3————1,132
GEMBackbone=Gemma-2B-it2026.0518.25—26.48—————
GEMBase Model=google / Gemma-2B-it2025.0618.25—26.48—————
SeqLoRABackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.0517.03—29.73—————
SeqLoRABase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0617.03—29.73—————
EWCBackbone=Gemma-2B-it2026.0516.96—28.35—————
EWCBase Model=google / Gemma-2B-it2025.0616.96—28.35—————
L2PBackbone=Gemma-2B-it2026.0515.77—31.14—————
L2PBase Model=google / Gemma-2B-it2025.0615.77—31.14—————
EWCModel=Vicuna-7B2026.0515.5741.88——————
SeqLoRABackbone=Gemma-2B-it2026.0515.28—31.89—————
SeqLoRABase Model=google / Gemma-2B-it2025.0615.28—31.89—————
OGDBase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0615.2—30.12—————
DualPromptBackbone=Gemma-2B-it2026.0514.25—32.42—————
DualPromptBase Model=google / Gemma-2B-it2025.0614.25—32.42—————
HiDeLoRABackbone=Gemma-2B-it2026.0513.66—33.25—————
HiDeLoRABase Model=google / Gemma-2B-it2025.0613.66—33.25—————
L2PBackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.0513.57—29.38—————
L2PBase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0613.57—29.38—————
O-LoRABackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.0512.89—32.94—————
O-LoRABase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0612.89—32.94—————
O-LoRABackbone=Gemma-2B-it2026.0512.36—33.73—————
HiDeLoRABackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.0512.36—33.73—————
O-LoRABase Model=google / Gemma-2B-it2025.0612.36—33.73—————
HiDeLoRABase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0612.36—33.73—————
OGDBase Model=google / Gemma-2B-it2025.0612.27—32.85—————
EWCBackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.0511.62—31.96—————
EWCBase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0611.62—31.96—————
LFPT5Base Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=Prompt-based2026.0511.43—————38.67—
SeqLoRAModel=Mistral-7B2026.0511.4146.94——————
DualPromptBackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.0511.34—30.76—————
DualPromptBase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0611.34—30.76—————
GEMBackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.0510.74—32.19—————
GEMBase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.0610.74—32.19—————
DER++Model=Vicuna-7B, memory_buffer_size=1%2026.059.0449.01——————
TreeLoRABackbone=Gemma-2B-it2026.058.5—33.41—————
TreeLoRABase Model=google / Gemma-2B-it2025.068.5—33.41—————
L2PBackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.058.25—36.23—————
L2PBackbone=Llama-2-7B-Chat2026.058.25—36.23—————
L2PBase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.068.25—36.23—————
L2PBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=Prompt-based2026.058.25—————36.23—
L2PFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.068.25—36.23————899
O-LoRAModel=Mistral-7B2026.058.1352.02——————
OGDBase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.068.06—42.09—————
OGDBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.058.06—————42.09—
OGDFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.068.06—42.09————6,416
DualPromptBackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.058.03—37.69—————
DualPromptBackbone=Llama-2-7B-Chat2026.058.03—37.69—————
DualPromptBase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.068.03—37.69—————
DualPromptBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=Prompt-based2026.058.03—————37.69—
DualPromptFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.068.03—37.69————912
TreeLoRABackbone=Llama-3.2-1B-Instruct2026.057.36—36.14—————
TreeLoRABase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.067.36—36.14—————
O-LoRABackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.057.16—42.78—————
O-LoRABackbone=Llama-2-7B-Chat2026.057.16—42.78—————
O-LoRABase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.067.16—42.78—————
O-LoRABase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.057.16—————42.78—
O-LoRAFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.067.16—42.78————1,293
HiDeLoRABackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.057.12—41.6—————
HiDeLoRABackbone=Llama-2-7B-Chat2026.057.12—41.6—————
HiDeLoRABase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.067.12—41.6—————
HiDe-PETBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.057.12—————41.6—
HiDeLoRAFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.067.12—41.6————1,286
GEMBackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.056.77—40.08—————
GEMBackbone=Llama-2-7B-Chat2026.056.77—40.08—————
GEMBase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.066.77—40.08—————
GEMBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.056.77—————40.08—
GEMFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.066.77—40.08————7,385
LwFBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.056.5—————41.86—
O-LoRAModel=Vicuna-7B2026.056.2743.42——————
HiDe-PETModel=Mistral-7B2026.056.2551.81——————
DualPromptModel=Mistral-7B2026.056.1351.14——————
GEMModel=Mistral-7B2026.056.0152.32——————
EWCModel=Mistral-7B2026.055.9852.45——————
EWCBackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.055.97—42.36—————
EWCBackbone=Llama-2-7B-Chat2026.055.97—42.36—————
EWCBase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.065.97—42.36—————
EWCBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.055.97—————42.36—
EWCFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.065.97—42.36————50,283
PPBase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=Prompt-based2026.055.79—————29.41—
LwFModel=Vicuna-7B2026.055.5441.19——————
SAPTBackbone=LLaMA-2-7B-Chat, generative replay=false2026.055.49—42.93—————
SAPTFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.065.49—42.93————1,205
L2PModel=Mistral-7B2026.055.3449.32——————
TASLBackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.054.58—43.19—————
TASLFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.064.58—43.19————1,185
TreeLoRAModel=Mistral-7B2026.053.7754.77——————
TreeLoRABackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.053.46—43.52—————
TreeLoRABackbone=Llama-2-7B-Chat2026.053.46—43.52—————
TreeLoRABase Model=meta-llama / LLaMA-2-7B-Chat2025.063.46—43.52—————
TreeLoRABase Model=LLaMA-2-7B-Chat, Category=LoRA / Regularization / Gradient2026.053.46—————43.52—
TreeLoRAFoundation Model=LLaMA-2-7B-Chat2025.063.46—43.52————485
MoRAMBase Model=meta-llama / LLaMA-3-1B-Instruct2025.063.12—37.77—————
MoRAMBase Model=google / Gemma-2B-it2025.062.74—36.27—————
SEEKRModel=Vicuna-7B, memory_buffer_size=1%2026.052.6455.78——————
CRAFTBackbone=Gemma-2B-it2026.052.47—35.18—————
CRAFTBackbone=LLaMA-2-7B-Chat2026.052.29—43.69—————