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Este artículo se centra en una técnica de fusión de modelos que integra múltiples modelos ajustados en un único modelo multitarea para abordar el problema de la degradación del rendimiento de generalización durante el proceso de ajuste de un modelo preentrenado en un conjunto de datos específico para mejorar el rendimiento específico de la tarea. Las técnicas de fusión de modelos existentes sufren una degradación del rendimiento debido a la interferencia de la tarea y no consideran los roles, la conectividad ni la activación de las neuronas. Este estudio presenta NeuroMerging, un novedoso marco de fusión de modelos basado en mecanismos neuronales. NeuroMerging mitiga la interferencia de la tarea al descomponer las representaciones específicas de la tarea en dos subespacios neuronales complementarios que regulan la sensibilidad a la entrada y la adaptabilidad a la tarea, fusionando así modelos en diversas tareas sin entrenamiento. Demostramos experimentalmente que nuestro enfoque supera a los métodos existentes en diversos puntos de referencia en procesamiento del lenguaje natural y visión artificial.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Destacamos la importancia de la fusión de modelos basados en mecanismos neuronales y brindamos nuevos conocimientos para mitigar la interferencia de tareas y mejorar la fusión de conocimientos.
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NeuroMerging proporciona una forma eficaz de fusionar modelos en diversas tareas sin entrenamiento.
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Logra un rendimiento superior a los métodos existentes tanto en el procesamiento del lenguaje natural como en la visión por computadora.
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización de NeuroMerging presentado en este artículo.
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Se requiere una amplia experimentación con una variedad de modelos y conjuntos de datos previamente entrenados.
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Tal vez sea necesaria una mayor validación de la validez biológica de la descomposición del subespacio neuronal.
