模型A:因猜不中你,我不至得0分,模型B:我亦如此
作者:小确幸
时间:2024-12-09
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现在大模型都学会借力了。琳琅满目的乐高积木,通过一块又一块的叠加,可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等,不同的乐高作品相互组合,又能为爱好者带来新的创意。我们把思路打开一点,在大模型(LLM)爆发的当下,我们能不能像拼积木一样,把不同的模型搭建起来,而不会影响原来模型的功能,还能起到1+1>2的效果。这样的想法,谷歌已经实现了。他们的研究为未来的语言模型发展提供了一个新的方向,特别是在资源节约和模型适应性方面。如今的大语言模型(LLM)仿佛一个全能战士,能进行常识和事实推理、懂得世界知识、生成连贯的
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现在大模型都学会借力了。




以实现某些联合任务 C。其中 m_B 和 m_A 的权重被冻结,θ_C 是为学习组合而引入的附加可训练参数集,D_C 是指用于学习该组合的示例集。





的性能比较。首先,在 HumanEval 数据集上进行的评估表明,由于 m_A 在 D_Code 上进行了额外的训练,它对代码语法的理解能力更强。而由于 m_B 的规模更大,而且进行了通用预训练,它在一般语言理解方面表现出色,因此在 T2C 和 C2T 任务中表现更好。

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