大型语言模型的研究发现,神经元的稀疏性与任务特定能力呈正相关。神经元级微调(NeFT)是一种更精确、计算更高效的模型更新方法,超过了全参数微调和参数高效微调的性能。NeFT还为神经元分析提供了深入洞见。
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