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实体 Stefan Horoi

Stefan Horoi

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  1. TOOL · CL_98064 ·

    新研究发现过度训练专家模型会损害模型合并

    一篇来自arXiv的新研究论文探讨了过度训练专家模型如何负面影响模型合并的有效性。该研究检查了不同模型规模的视觉和语言模态以及LoRA等适应方法,发现过度微调模型以处理困难示例会导致记忆化。这种记忆化会引起参数干扰,从而在合并这些过度训练的专家模型时导致性能下降。研究人员提出以任务为导向的提前停止作为一种策略来缓解此问题并改善合并结果。