零训练成本的多任务融合：从Task Arithmetic到TIES-Merging的模型合并革命
Hugging Face 上托管着超过50万个预训练模型，每天都有新的微调版本被上传。一个团队可能为文本分类训练了BERT，另一个团队为命名实体识别微调了T5，第三个团队为情感分析优化了RoBERTa。当需要构建一个同时具备这三种能力的系统时，传统做法是部署三个独立模型——但这意味着三倍的存储成本、三倍的GPU显存占用和三倍的推理延迟。 ...
Hugging Face 上托管着超过50万个预训练模型，每天都有新的微调版本被上传。一个团队可能为文本分类训练了BERT，另一个团队为命名实体识别微调了T5，第三个团队为情感分析优化了RoBERTa。当需要构建一个同时具备这三种能力的系统时，传统做法是部署三个独立模型——但这意味着三倍的存储成本、三倍的GPU显存占用和三倍的推理延迟。 ...