12:49arXiv cs.LG@Tianyi Li, Zhiqiang Shen现有线性模式连通性方法通常只从一个模型端点优化插值路径,难以扩展到大型Transformer。我们提出新框架,应用功能保持的权重变换对齐等价解,并让两个模型双向学习向共享线性插值路径的变换。双向优化大幅减少插值障碍,在中等参数规模语言模型上实现了WikiText近零损失屏障(首次展示该规模下近无屏障线性连通)。视觉领域ViT-L在插值路径上保持ImageNet top-1准确率超69%,十亿参数LLM只表现出小损失屏障。这些结果表明解决参数对称性能使大预训练Transformer通过简单线性路径连通和合并。AI模型Linear Mode ConnectivityTransformer模型合并双学习匹配预训练模型推荐理由:新方法让十亿参数Transformer通过双向学习实现线性合并,损失屏障极低,视觉和语言模型都验证有效。原文
10:46arXiv cs.LG@Jungyong Son, Jinwook Jung, Sungyong BaikSiM通过奇异值分解(SVD)为每个任务构建低秩流形,利用测试输入特征在任务流形上的投影残差进行无训练路由。仅需每个任务32个样本的支撑集即可离线预计算流形,合并过程无需额外数据。在计算机视觉和自然语言处理基准上,任务未知推理场景下SiM显著提升合并模型性能,持续缩小与独立专家模型的差距。该方法无需存储完整专家参数,兼容子空间/掩码合并。论文SiM多任务模型合并无训练路由模型合并SVD推荐理由:这篇论文提出了SiM方法,不用额外训练就能动态路由多任务模型,只用少量样本预计算,效果逼近独立专家。原文