通过微调和模型合并跟踪通用特征
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了特征在不同文本领域的微调模型中如何出现、消失和持久化的问题。论文创新性地采用了一层Transformer语言模型，并通过球面线性插值合并了针对不同领域训练的两个模型，深入挖掘了小规模模型和稀疏自编码器在迁移学习中的特征稳定性与变换，揭示了模型特征动态的本质。
研究探讨了在不同文本领域中微调模型时特征的动态变化。通过使用Transformer模型和球面线性插值技术，分析小规模模型和稀疏自编码器在迁移学习中的特征稳定性，揭示了特征的动态本质。
