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SMILE：基于预训练基础模型的零-shot稀疏低秩专家构建
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的深度模型融合方法，称为“零-shot稀疏低秩专家(SMILE)构建”，可在不需要额外数据或进一步训练的情况下将源模型扩展为MoE模型。实验表明，SMILE在多个任务中表现出良好的适应性和可扩展性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的深度模型融合方法，称为“零-shot稀疏低秩专家(SMILE)构建”。
- SMILE方法可以在不需要额外数据或进一步训练的情况下，将源模型扩展为MoE模型。
- 实验表明，SMILE在多个任务中表现出良好的适应性和可扩展性。
- 深度模型融合技术旨在利用已有模型的知识，以提高性能。
- 模型融合面临高计算成本、高维参数空间和不同模型之间的干扰等挑战。
- 研究表明，稀疏模型的剪枝和优化可以提高模型的效率和性能。
- FusionBench是一个全面的基准测试，用于评估深度模型融合技术的有效性和稳健性。
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