研究者提出无数据模型合并方法CUSD
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研究者提出无数据模型合并方法CUSD
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AI 综述
Shiting Wang 等提出一种无数据预合并方法 CUSD(公共—独有子空间分解):把任务向量拆成公共方向分量与独有残差,公共部分交给原有的算术合并算子处理,独有残差则单独保留。 按作者的说法,这一步在合并前完成,不需要数据,也不取代下游的合并算子。作者称代码已公开。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月4日 13:00
CUSD:面向无数据模型合并的公共与独有方向分离方法报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · cs.AICUSD:面向无数据模型合并的公共与独有方向分离方法
研究者提出无数据预合并方法 CUSD(Common–Unique Subspace Decomposition,公共—独有子空间分解),把任务向量拆成公共方向分量与独有残差,公共部分交给原有算术合并算子处理,独有部分单独保留。
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- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 1011月4日 14:00
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