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Unconstrained Model Merging to Enhance the Inference Capabilities of Large Language Models

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内容提要

本研究提出了一种无约束模型合并框架，解决创建强大通用大语言模型的资源和数据限制问题。该框架兼容不同模型架构，专注于推理任务，通过模型合并实现了超越简单加性效果的组合推理，推动去中心化大语言模型的发展。

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标签

model models 人工智能 去中心化 大语言模型 推理任务 模型合并
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