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Upgrading Instruction Tuning of Dense Models to Mixture-of-Experts via Parameter Merging
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内容提要
本研究提出了一种名为“升级指令调优”（UpIT）的方法，旨在解决稠密模型转化为专家混合模型（MoE）时的数据需求问题。该方法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，以确保专家的多样性。实验结果表明，UpIT在数据效率和专家多样性方面表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种名为“升级指令调优”（UpIT）的方法，旨在解决稠密模型转化为专家混合模型（MoE）时的数据需求问题。
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UpIT方法通过利用稠密模型的中间检查点，灵活扩展专家数量。
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该方法结合遗传算法与参数合并，以确保新扩展专家的多样性。
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实验结果表明，UpIT在多种数据规模和设置下表现优异，尤其在专家多样性和数据效率方面具有显著优势。
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