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如果你不能使用它们，就回收它们：优化大规模合并以减轻性能权衡
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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的“通用”模型合并过程。结果显示，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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关键要点
- 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模型合并过程。
- 研究针对在多个任务上训练的通用模型合并时的效益不明确的问题。
- 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。
- 研究表明，即使是看似不佳的初始检查点也能对最终合并效果产生积极影响。
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