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模型合并中的参数竞争平衡
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内容提要
在大型语言模型时代，模型合并面临干扰和异构数据的挑战。Twin-Merging方法通过将知识模块化为共享和专属组件，动态合并任务特定知识，缩小与微调模型的性能差距，提高对异构数据的适应性。实验表明，该方法在判别任务中提升28.34%，在生成任务上超越微调模型。
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关键要点
- 在大型语言模型时代，模型合并面临干扰和异构数据的挑战。
- Twin-Merging方法通过模块化知识为共享和专属组件，动态合并任务特定知识。
- 该方法缩小了合并模型与微调模型之间的性能差距。
- Twin-Merging方法提高了对异构数据的适应性。
- 实验表明，该方法在判别任务中提升28.34%，在生成任务上超越微调模型。
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