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灵敏合并：基于灵敏度指导的参数平衡技术用于合并大型语言模型
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种灵敏合并方法，解决了在合并大型语言模型时保留任务专业能力的问题。通过分析参数灵敏度和任务可迁移性，优化合并系数，显著提升了多个任务的性能，尤其在代码生成方面优于专门微调的模型，为未来的模型合并策略提供了重要启示。
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关键要点
- 本研究提出了一种灵敏合并方法，解决了合并大型语言模型时保留任务专业能力的问题。
- 通过分析参数灵敏度和任务可迁移性，优化合并系数。
- 显著提升了多个任务的性能，尤其在代码生成方面表现优于专门微调的模型。
- 为未来的模型合并策略提供了重要启示。
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