MetaGPT: 使用模型专属任务算法合并大型语言模型

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文介绍了一种用于合并大型语言模型的模型专属任务算法，该算法通过优化合并模型和每个个体任务模型之间的平均损失差异来实现多任务学习，该方法不受隐私限制，具有成本效益和易于实施的优势，并在多个任务上取得了最先进的性能。

通过对高质量合成数据的微调，大型语言模型在多步推理任务上表现出色。实验结果显示，模型在三个测试数据集上的零样本一次通过率@1为0.44，并具有一定的泛化能力。在扩展数字范围和算术难题问题的组合组件上，经过微调的模型在两个更难的任务上展现出令人鼓舞的表现，零样本一次通过率@1分别为0.33和0.35。

多步推理任务 大型语言模型 泛化能力 算法 零样本一次通过率@1 高质量合成数据
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