MIT师生提出RandOpt算法，通过随机扰动参数简化预训练模型的调参过程，能够找到“专家”，效果与传统方法相当。研究表明，模型越大，随机改动的效果越明显，且无需复杂训练。此方法节省时间和算力，但依赖优质的预训练数据。