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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
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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，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。
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关键要点
- 本研究提出了“升级指令调优”（UpIT）方法，解决稠密模型转化为专家混合模型（MoE）时的数据需求问题。
- 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。
- 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。
- 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。
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