ModelGiF:模型功能距离的梯度场

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

模型梯度场 (ModelGiF) 作为一种从异构的预训练模型中提取同质表示的方法,通过计算模型间的 ModelGiF 相似性来量化模型功能距离,并在任务相关性估计、知识产权保护和模型遗忘验证等测试中验证了其有效性与优越性。

Manifold Diffusion Fields(MDF)是一种用于学习定义在黎曼流形上的连续函数的生成模型。该方法利用谱几何分析的见解,在流形上定义了一种内在坐标系统,并使用显式参数化来表示函数。实验结果表明,MDF可以更好地捕捉这些函数的分布,具有更好的多样性和保真度。

相关推荐 去reddit讨论