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finetune后的模型參數(shù),還可以繼續(xù)怎么玩?

AIGC動(dòng)態(tài)11個(gè)月前發(fā)布 智猩猩GenAI
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finetune后的模型參數(shù),還可以繼續(xù)怎么玩?

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原標(biāo)題:finetune后的模型參數(shù),還可以繼續(xù)怎么玩?
關(guān)鍵字:侵權(quán),知乎,騰訊,任務(wù),參數(shù)
文章來(lái)源:智猩猩GenAI
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大會(huì)預(yù)告12月5日-6日,2024中國(guó)生成式AI大會(huì)(上海站)將舉辦。上??拼笾斫淌?、博導(dǎo)顧家遠(yuǎn),騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室天衍研究中心負(fù)責(zé)人吳賢,銀河通用機(jī)器人合伙人張直政,趣丸科技副總裁賈朔,曠視研究院高級(jí)研究員李華東已確認(rèn)參會(huì),將圍繞大模型、具身智能、AI視頻生成帶來(lái)分享,歡迎報(bào)名。導(dǎo)讀作者為qjf42
原文來(lái)自知乎,地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/591775846
本文只做學(xué)術(shù)/技術(shù)分享,如有侵權(quán),聯(lián)系刪文??吹搅艘黄苡幸馑嫉膒aper,文章對(duì)預(yù)訓(xùn)練和finetune之后的模型參數(shù)之差(task vector = 兩個(gè)weight按位相減)做了分析,發(fā)現(xiàn)了一些奇妙的用法:通過(guò)對(duì)不同下游任務(wù)的task vectors進(jìn)行簡(jiǎn)單的計(jì)算,組合得到的新參數(shù)(構(gòu)成一個(gè)線性子空間),可以擴(kuò)展出更多的使用場(chǎng)景,如:功能抑制(遺忘),多任務(wù)學(xué)習(xí),遷移學(xué)習(xí)。
以下,我們記task vector 為
我們可以構(gòu)造一系列新的參數(shù)
01反向即遺忘也就是
顯然,這可以讓模型的效果變差,有多差呢?
作者用CLIP分別在八個(gè)下游任務(wù)上finetune,然后反向,并觀察在ImageNe


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