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Essential Subspace Merging

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RESEARCH · CL_93798 · Jun 16 · 04:00

新方法合并微调模型以实现多任务学习

两篇新的研究论文提出了将多个微调模型合并成一个多任务模型的方法，以解决任务间干扰的挑战。第一篇论文介绍了Essential Subspace Merging (ESM) 和 ESM++，它们识别并融合负责任务特定更新的关键参数子空间。第二篇论文提出了Concrete Subspace Learning，这是一种元学习方法，用于寻找一个共同的低维子空间，在不显著损失性能的情况下跟踪干扰。这两种方法都旨在通过管理任务特定参数更新之间的冲突…

新方法合并微调模型以实现多任务学习