Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods, Theories, Applications and Opportunities
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本文属于LLM系列文章，并对《Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods,Theories, Applications and Opportunities》一文进行了翻译工作
LLM、MLLM及其他领域的模型合并：方法、理论、应用和机遇
- 1 引言
- 2 更为先进的模型融合策略
- 3 在基础架构上进行模型整合的应用
- 4 在机器学习的不同分支领域中展开的应用探讨
- 5 尚存的主要问题及其未来探索的方向
- 6 结论
1 引言
2 高级的模型合并方法
3 模型合并在基础模型中的应用
4 模型合并在不同机器学习子领域中的应用
5 剩余的挑战和未来的方向
6 结论
该技术提供了一种简洁而有效的途径来提升性能。
通过整合不同类型的模型资源。
我们在本次研究工作中系统性地分析了当前领域内领先的前沿技术和理论基础。
随后着重探讨该技术在各个基础领域中的实际应用情况。
重点考察其在解决复杂问题中的表现。
最后我们识别当前存在的主要问题并提出六个值得关注的重要研究方向。
我们认为这种高效模块化的解决方案将在未来发挥越来越重要的作用。
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