研究人员开发了一种名为具体子空间学习的新方法，以改进从通用预训练大模型派生的多个任务特定模型的融合。该技术解决了组合不同专业模型参数时出现的干扰问题。通过识别一个通用的低维子空间，该方法旨在保留融合模型在不同任务上的性能。在视觉和语言领域的实验都证明了该方法的有效性。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型融合方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2312.06173v2 Announce Type: replace Abstract: Merging models fine-tuned from a common, extensively pre-trained large model but specialized for different tasks has been demonstrated as a cheap and scalable strategy to construct a multi-task model that performs well across di…