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// ⚙ 微调与参数高效训练

模型合并与任务算术

把多个微调模型的权重直接加减平均,组合它们的能力。

Model Merging & Task Arithmetic 2022 进阶 核心

通俗解释

微调后权重减去基座得到“任务向量”,相加能叠加能力、相减能去除行为;Model Soups 证明多个微调结果平均可以提升精度且不增加推理成本。

用在哪里:开源社区合并模型(mergekit)

时间轴 · 前置 → 当前 → 后继

2021 LoRA 低秩适配2022 模型合并与任务算术

01原始论文

Editing Models with Task Arithmetic

Gabriel Ilharco, Marco Tulio Ribeiro, Mitchell Wortsman, et al. · 2022

arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API

备注:Model Soups:arXiv:2203.05482(2022)

02知识位置

左边先学;右边是学完它之后可以学的。

先学

模型合并与任务算术

学完可以学

  • 图谱里暂无后继

相关:知识蒸馏

LoRA 低秩适配知识蒸馏 模型合并与任务算术

左:前置 · 右:后继 · 虚线:相关。看完整关系图 →

03学习资料

官方文档、图解、课程和参考实现,链接都核对过。

参考实现

04在课程里哪里学

给 AI 读 / 数据说明

数据更新于:AI 算法图谱与课程体系(北京时间)