Research Paper#Machine Learning, Model Fusion, Optimization🔬 Research分析: 2026年1月3日 16:28

GLUE：无梯度专家统一

发布:2025年12月27日 04:59
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ArXiv

分析

本文解决了为新目标域组合多个预训练专家模型的挑战。它提出了一种新方法 GLUE，该方法通过使用无梯度优化技术 (SPSA) 来学习专家模型的混合系数，从而避免了完全反向传播的计算成本。这很重要，因为它允许在不需要大量训练的情况下有效地适应新领域。结果表明，与基线方法相比，准确性有所提高，突出了该方法的实用价值。

引用

“GLUE 将测试精度提高了高达 8.5%（相对于数据大小加权）和高达 9.1%（相对于代理指标选择）。”

较旧

Tracing the thoughts of a large language model

较新

Claude 3 model family

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来源: ArXiv