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論文第一作者譚宇喬來自中國科學院自動化研究所的自然語言處理和知識工程研究組美穗由紀，導師為何世柱老師。目前研究方向主要在利用大語言模型參數知識增強大模型能力。
人類的思維是非透明的，沒有繼承的記憶，因此需要通過語言交流的環境來學習。人類的知識傳遞長期依賴符號語言：從文字、數學公式到編程代碼，我們通過符號系統將知識編碼、解碼。但這種方式存在天然瓶頸，比如信息冗餘、效率低下等美穗由紀。
現如今，大語言模型（LLM）就主要模仿這一套範式來學習和傳遞知識。然而，與人腦不可知和不透明的特性不同，開源 LLM 的可訪問參數和信息流則像一個透明的大腦，直接編碼了事實知識清潔能源，，已有的研究對其進行了系統分析、精確定位和有效轉移。因此研究人員提出疑問：大模型能否像《阿凡達》中的人類和納威人之間建立傳遞知識的練習？其中在天然存在的較大 LLM 和較小 LLM 對之間展開，將參數知識作為媒介凱發K8官網首頁。
最近，中國科學院自動化所提出對 Parametric Knowledge Transfer (PKT，參數知識遷移) 的全面分析。一句話總結：跨規模大模型之間的表現相似和參數結構相似度都極低，這對實現有效的 PKT 提出了極大的挑戰凱發K8官網首頁。
論文首先通過簡單的前置實驗，挖掘出參數空間的對齊是實現參數知識遷移的必要條件。現有的參數對齊方法Seeking通過梯度定位部分較大 LLM 參數以適配較小 LLM 張量形狀美穗由紀，將其初始化為 LoRA 矩陣通過後續微調實現遷移，稱之為後對齊參數遷移方法（Post-Align PKT）。論文為了更全面探索 PKT 是否可行，根據對齊時機提出先對齊知識遷移（Pre-Align PKT）新範式，採用定位後對齊（Locate-then-Align，LaTen）方法實現參數對齊凱發K8官網首頁。
該方法的核心理念是首先通過神經元級別的歸因分析，識別出與特定任務相關的參數，然後利用訓練得當的超網絡凱發K8官網首頁，將較大 LLM 的知識映射到較小 LLM 上。
知識提取：通過分析大模型的參數，識別出與目標任務相關的知識。這一過程利用靜態神經元歸因方法AG凱發官網，，計算出每個神經元在任務中的重要性，從而選擇出最具信息量的參數進行遷移美穗由紀。參數對齊：一旦確定了重要參數，接下來通過輕量級的超網絡進行對齊，確保這些參數能夠有效整合到小型模型中。參數注入：這一過程強調在對齊後直接注入參數，減少了後續訓練所需的資源和時間。
通過上述流程，就可以將較大模型中的參數知識轉換為在較小模型中可受用的知識進而進行注入，以避免參數空間的差異性導致的性能丟失。
在實驗部分，研究者針對多個基準數據集，涵蓋世界知識（MMLU），數學推理（GSM8K）和代碼能力（HumanEval 和 MBPP）進行了詳細評估凱發K8官網首頁。
對于 Post-Align PKT，論文將其同利用 SVD 從模型自身獲取 LoRA 的 PiSSA 方法對比凱發K8旗艦廳手機APP下載！，結果發現 PiSSA 在相同設置下優于 Seeking美穗由紀，證明從較大模型抽取的參數知識不如利用模型自身知識作為 LoRA 初始化，進一步懷疑其可行性。對于 Pre-Align PKT，結果顯示，只需要極少的訓練步數和數據開銷，LaTen 能有效取得性能提升。但是 Pre-Align PKT 通過訓練實現參數對齊的方式受到極大限制，無法超越較大 LLM 的能力上界，同時訓練不太穩定，沒有明顯收斂。
此外，論文從另一個方面來驗證目前階段的 PKT 是否有效。既然假設遷移的參數知識中包含了有用的特定任務的知識，那麼在特定任務上表現更好的模型，理應在遷移後能讓小模型的性能更好。因此，研究者在代碼任務上開展了這一探索實驗：
實驗結果證明了兩種 PKT 在這種設置下的失敗，讓人疑惑為什麼跨規模 PKT 無法有效實現？
PKT 的核心任務在于對齊（Align），不管是通過後續訓練還是提前通過超網絡實現，是否能有效實現對齊是 PKT 成功的關鍵。從現有實驗結果來看，PKT 並沒有有效實現對齊，那麼阻礙的關鍵在哪？
對于表現相似度的分析，論文採用了中心核對齊（Centered Kernel Alignment, CKA）方法AG凱發K8真人娛樂。，該方法基于 Hilbert-Schmidt 獨立性準則（HSIC），用于計算神經網絡中特征表示的相似性美穗由紀。該指標評估了兩個模型之間行為的相似性，可以視為大語言模型的行為相似性。
如圖 4 所示，Llama2-7B 和 13B 之間的相似性較低，尤其是在多頭自注意力（MHSA）模塊中，該模塊在信息整合中扮演著至關重要的角色。有趣的是，上投影層的相似性較高，這可能是因為它們作為關鍵記憶，捕捉特定的輸入模式，而這些模式通常在不同模型間是一致的。跨規模大模型之間的低相似性也解釋了為何從同一模型衍生的 LoRA 表現更好，因為它與模型的內在行為更為貼合。證明跨規模大語言模型之間的表示相似性較弱是導致神經不兼容性的關鍵因素之一，這使得理想的參數知識轉移成功變得困難。
人類從牙牙學語到學貫古今，通過語言和文字在歷史長河中不斷汲取知識，通過吸收和迭代實現知識的傳承。
然而，我常幻想能實現，類似科幻小說中三體人直接通過腦電波傳遞所有知識，或利用一張鏈接床就能把人類的意識輸入到納威人體內，這是一種更理想的知識傳遞方式，而開放的大模型參數正有可能實現這一點。
通過將 PKT 根據 Align 進行劃分，我們完成了對現有階段 PKT 的全面研究美穗由紀，找出了實驗結果欠佳的背後是不同規模大模型之間參數知識本質上的行為和結構的差異。
但仍期望，在未來大模型之間的交流不再局限于語言這種有損的壓縮方式，而去嘗試更高效直接的遷移方法。
除了培養弟子和建設仙門外，遊戲還包含了鍊丹、鍊器、仙田等多種修仙玩法，讓玩家體驗到修仙的方方面面。
遊戲內置豐富的社交系統，玩家可以與其他玩家組成聯盟，共同對抗強敵，體驗多人合作的樂趣，增加了遊戲的可玩性和趣味性。
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