五个独立训练模型仅凭激活值实现跨模型对齐
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五个独立训练模型仅凭激活值实现跨模型对齐
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AI 综述
Oladimeji Anthonio 等作者发表论文，研究五个冻结且独立训练的模型能否仅凭激活值建立跨模型表征对应，而不合并权重。这五个模型包括来自四个不同机构的四个 Transformer 和一个状态空间模型。 结果显示，这种统计稳健的表征对应在各自最后一层最强；状态空间模型是最弱配对，但仍达到随机水平的 35–43 倍。
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最新进展10月27日 12:00
五个架构共享一个空间：无需权重合并的跨模型表征对齐报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CL五个架构共享一个空间：无需权重合并的跨模型表征对齐
五个冻结且独立训练的模型（四个来自不同机构的 Transformer 和一个状态空间模型）仅凭激活值即可建立统计稳健的表征对应，最强出现在各自最后一层，状态空间模型最弱配对仍达随机水平的 35-43 倍。
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