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通过权重解耦，将模型合并从微调扩展到预训练的大型语言模型
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了通过知识融合和模型合并提升大型语言模型（LLMs）在低资源语言和机器翻译任务中的性能。研究表明，结合不同模型和微调方法能显著提高翻译质量，尤其在数据稀缺的情况下。实验结果显示，预训练模型在翻译任务中表现优越，理解翻译指令至关重要。
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关键要点
- 通过知识融合的方法，将预先训练的大型语言模型相互结合，以提升目标模型的性能表现。
- 模型合并有效地提高了低资源语言的任务解决能力，表现出更高的数据效率。
- 提出了一个包括三个阶段的新范式，通过使用大量单语数据进行二次预训练、互译文本格式文档进行连续预训练，以及利用源语言一致的指导进行监督微调。
- 实验结果表明，预训练模型在翻译任务中表现优越，翻译能力依赖于对翻译指令的理解和语言之间的对齐。
- MergeDistill 框架通过知识蒸馏合并预先训练的多语言模型，旨在快速训练出性能优于数量级更大的模型。
- 新的机器翻译范式通过在平行文本上对大型语言模型进行微调，已被证明能够胜过使用大量平行数据训练的专用翻译系统。
- 翻译微调即使对于零样本语言平均而言也会提高翻译质量，但其影响因所涉及的语言对而异。
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延伸问答
如何通过模型合并提升低资源语言的翻译能力？
通过知识融合和模型合并，可以有效提高低资源语言的任务解决能力，尤其在数据稀缺的情况下表现出更高的数据效率。
MergeDistill框架的主要目标是什么？
MergeDistill框架旨在通过知识蒸馏合并预先训练的多语言模型，以快速训练出性能优于数量级更大的模型。
新的机器翻译范式是如何工作的？
新的机器翻译范式通过在平行文本上对大型语言模型进行微调，已被证明能够胜过使用大量平行数据训练的专用翻译系统。
预训练模型在翻译任务中的表现如何？
实验结果表明，预训练模型在翻译任务中表现优越，其翻译能力依赖于对翻译指令的理解和语言之间的对齐。
翻译微调对零样本语言的影响是什么？
翻译微调即使对于零样本语言平均而言也会提高翻译质量，但其影响因所涉及的语言对而异。
如何通过知识融合提升大型语言模型的性能？
通过将预先训练的大型语言模型相互结合，利用知识融合的方法，可以提升目标模型在推理、常识与代码生成等多种能力上的表现。
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