Apple Machine Learning Research
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专家汤：通过参数平均预训练专用模型
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新架构，可以快速实例化不同数据混合的模型，而无需重新训练。该架构通过线性组合专家权重，基于输入直方图学习组合系数。我们在多个数据集上展示了该方法的潜力，以快速获得小型专用模型。
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关键要点
- 提出了一种新架构，可以快速实例化不同数据混合的模型。
- 该架构通过线性组合专家权重来实现模型实例化。
- 组合系数是基于输入直方图学习得出的。
- 通过随机采样直方图来训练该架构。
- 在多个数据集上展示了该方法的潜力，能够快速获得小型专用模型。
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延伸问答
这种新架构的主要功能是什么？
该架构可以快速实例化不同数据混合的模型，而无需重新训练。
模型实例化是如何实现的？
通过线性组合专家权重来实现模型实例化。
组合系数是如何学习得出的？
组合系数是基于输入直方图学习得出的。
该架构的训练过程是怎样的？
通过随机采样直方图来训练该架构，并对相应模型进行反向传播。
这种方法在多个数据集上的表现如何？
该方法展示了快速获得小型专用模型的潜力。
该架构的优势是什么？
能够在不重新训练的情况下快速适应不同的数据混合。
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