通过PESC方法，结合稀疏模型和专家混合，能够在指令调整阶段提高性能、降低计算成本和GPU内存要求。实验证明，PESC稀疏模型在功能上优于其他开源稀疏模型，并比GPT3.5具有更优秀的整体性能。

通过稀疏插值专家释放元调优的强大力量，以实现少样本泛化
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