算法论文8
Meta新方法让模型融合性能达SOTA
机器之心
AI 摘要
Meta 等机构研究者提出 SoCE 方法,基于模型 Souping 利用基准测试类别选模型、非均匀加权。实验表明,它在多任务上提升模型效果与稳健性,在排行榜取得 SOTA 成绩。
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Meta超级智能实验室又发论文,模型混一混,性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间,传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup(SoCE),利用基准测试类别构成选最优模型,非均匀加权平均,实验显示其提升了模型效果与稳健性,在排行榜获 SOTA 成绩。

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