通过参数合并将稠密模型的指令微调升级为专家混合模型
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对现有将稠密模型转化为专家混合模型(MoE)的高数据需求这一问题提出了“升级指令调优”(UpIT)方法,旨在提高数据利用效率。该方法通过利用稠密模型在指令调优过程中的中间检查点,灵活扩展专家数量,并引入遗传算法与参数合并,以确保新扩展专家的多样性。实验结果表明,UpIT在多种数据规模和设置下均表现出色,且在专家多样性、数据效率等方面具有显著优势。
本研究提出了一种名为“升级指令调优”(UpIT)的方法,解决将稠密模型转化为专家混合模型(MoE)时的数据需求问题。通过利用稠密模型的中间检查点灵活扩展专家数量,并结合遗传算法与参数合并,确保专家多样性。实验结果表明,UpIT在不同数据规模和设置下提高了数据效率和专家多样性。