Model Assembly Learning for Merging Heterogeneous Layer Weights

本研究解决了模型合并中的异构架构与层宽不匹配的问题，提出了一种新的模型组装学习（MAL）方法，可以在不要求相同模型架构的情况下，通过迭代整合不同模型的参数来增强基础模型的能力。我们的研究发现，MAL不仅能有效合并异构参数，还有助于为模型合并提供实现的实际指导和原则。

本研究提出了一种新的模型组装学习（MAL）方法，旨在解决模型合并中的异构架构和层宽不匹配问题。MAL通过迭代整合不同模型的参数，增强基础模型的能力，并提供实际指导和原则。

model 参数整合基础模型层宽不匹配异构架构模型组装学习