LingoCL이 성능 향상을 가져오는 이유는 다양합니다. 첫째로, LingoCL은 표현 공간의 drift를 완화시킴으로써 모델의 안정성을 향상시킵니다. 두 번째로, LingoCL은 과제 간 지식 전이를 촉진하여 효율적인 지식 전달을 도와줍니다. 이 외에도 LingoCL은 사전 훈련된 언어 모델을 활용하여 풍부한 의미 정보를 제공하고, 이를 통해 모델의 성능을 향상시킵니다. 또한, LingoCL은 기존 방법들과 호환되며, 다양한 지속 가능 학습 시나리오에 유연하게 적용될 수 있습니다.