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