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原标题:像调鸡尾酒一样调制多技能大模型,智源等机构发布LM-Cocktail模型治理策略
文章来源:机器之心
内容字数:4663字
内容摘要:机器之心专栏机器之心编辑部随着大模型技术的发展与落地,「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过,在实践中,研究者往往感受到多重挑战。一方面,为了高其在目标任务的性能表现,研究者会收集和构建目标任务数据集并对大语言模型(LLM)进行微调,但这种方式通常会导致除目标任务以外的一般任务的性能明显下降,损害 LLM 原本具备的通用能力。另一方面,开源社区的模型逐渐增多,大模型开发者也可能在多次训练中累计了越来越多的模型,每个模型都具有各自的优势,如何选择合适的模型执行任务或进一步微调反而成为一个问题。近日,智源研究院信息检索与知识计算组发布 LM-Cocktail 模型治理策略,旨在为大模型开发者提供一个低成本持续提升模型性能的方式:通过少量样例计算融合权重,借助模型融合技术融合微调模型和原模型的优势,实现「模型资源」的高效利用。技术报告:https://arxiv.org/abs/2…
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