技术博客 | LLM 模型合并入门指南

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自定义  大语言模型（LLM）  时，组织面临的一个挑战是需要运行多个实验，而这些实验只能产生一个有用的模型。虽然实验成本通常较低，并且结果非常值得付出努力，但这个实验过程确实涉及“浪费”资源，例如在未使用其产品的情况下花费的计算资产、专用的开发者时间等。 模型合并结合了多个自定义语言模型（LLM）的权重，提高了资源利用率，并为成功的模型增加了价值。这种方法提供了两种关键解决方案。 通过重新利用“失败的实验”来减少实验浪费 提供经济高效的替代方案来进行训练 本文将探讨如何自定义模型、模型合并的工作原理、不同类型的模型合并，以及模型合并的迭代和发展方式。  重新定义模型定制  本节简要概述了模型如何进行自定义，以及如何利用此过程帮助直观地了解模型合并。 请注意，为了直观地理解模型合 ………………………………