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自己做网站传视屏,建设证书查询官方网站,vueseo解决方案,wordpress id重置密码一、研究背景1.1 当前问题合并来自不同领域的模型通常会牺牲特定的任务性能#xff0c;导致与单个专家相比存在很大的性能差距。两个主要原因阻碍了现有的合并方法达到单个专家的理论性能上限#xff1a;(1)模型之间的干扰。以前的研究表明#xff0c;参数冗余和符号差异导致与单个专家相比存在很大的性能差距。两个主要原因阻碍了现有的合并方法达到单个专家的理论性能上限(1)模型之间的干扰。以前的研究表明参数冗余和符号差异以及任务之间的分布差距阻碍了有效的模型合并。我们证明特定于任务的模型通常包含混合知识其中一个模型中的专业知识可能是独家的或者对其他模型有害。这种冗余或干扰可能会阻碍跨模型的专业知识集成。(2)测试时数据的异质性。以前的方法为各种任务追求单一的静态最优解决方案。1.2 解决方法Twin-Merging)为了解决上述问题本文引入了Twin合并涉及两个主要阶段(1)知识模块化与以往研究以参数方式迁移合并干扰或搜索合并系数不同我们将专家拥有的知识分解为共享知识和独占任务特定知识如图1(Ii)所示。首先我们将共同的知识压缩成一个共享的专家用于捕获和整合不同任务中的共同知识。然后根据任务专家和共享专家之间的差异分离出排他性知识使不同的知识得到更精细的分解。(2)动态归并受混合专家[808485]的启发将参数归并问题简化为条件合成问题。如图1(Iii)所示我们引入了一个路由器来根据测试输入动态合并共享和独占知识而不是在测试时预先确定异类数据的最佳参数组合。共享模型作为基础根据路由器有条件地注入特定于任务的知识。二、Twin-Merging2.1 算法整体结构算法分为两个阶段预计算阶段第1-5行只执行一次准备共享专家和专属知识库推理阶段第6-15行对每个输入动态融合并推理2.2 预计算阶段1.共享专家为了在不同的模型之间分离共享知识我们将预合并模型视为一个自然的占位符以封装对所有任务重要的共同知识(表示为θ∗)。通过利用已建立的合并技术如任务算法我们可以很容易地从初始合并模型中提取共享专家。2.独占知识为了在分离共同知识的同时传达特定任务的信息我们计算了差异向量Vtθt−θ∗。该减法向量保留未合并的特定于任务的信息同时丢弃共享的知识3.压缩排他向量为了便于实际使用和分发我们使用奇异值分解(SVD)将上述排他知识进一步压缩为每个任务的向量。假设Vt有一个秩m分解VtUtΣTVT t我们通过选择前r个奇异值来得到一个低秩任务空间从而得到Ut(R)Σt(R)Vt(R)T。我们只存储Ut(R)Σt(R)Vt(R)T。2.3 推理阶段第6-8行初始化与循环# Inference: ▷ Main loop initialize output Y for each input x in inputs X doY: 收集所有输入的预测结果对每个输入单独处理可批量优化但算法展示的是逐样本第9-10行路由器计算权重[w₁, ..., w_T] ← softmax(R(Emb(x); φ))第11-12行动态融合专家θ* ← θ_s Σ_{t1}^T w_t v_t第13-14行执行推理并收集结果Y ← Y ∪ f(x; θ*)第15行循环结束处理下一个输入时重新计算权重、重新组装 θ*。三、现存不足标记数据来训练可能过拟合到训练任务增加推理计算量