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If You Can't Use Them, Recycle Them: Optimizing Large-Scale Merging to Mitigate Performance Trade-offs
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了通过回收不同训练轮次的模型检查点来优化多个任务训练的通用模型合并。研究表明，调整检查点权重的线性组合可以生成性能优于单个模型的帕累托最优模型，甚至表现不佳的检查点也能改善合并效果。
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关键要点
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本研究探讨了在多个任务上训练的通用模型合并的效益。
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通过回收不同训练轮次的模型检查点来优化合并过程。
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调整检查点权重的线性组合可以生成性能优于单个模型的帕累托最优模型。
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即使是表现不佳的检查点也能改善合并效果。
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