模型算术：在权重空间中注入与剥离能力 大家好，今天我们来探讨一个有趣且实用的主题：模型算术。具体来说，我们将深入研究如何通过对预训练模型权重进行向量加减运算，来注入或剥离特定的能力，从而实现模型定制化。 1. 模型算术的基本概念 模型算术的核心思想是将预训练模型视为一个巨大的参数向量空间。在这个空间中，模型的每一个权重都代表着其学习到的知识和能力。因此，我们可以通过对权重向量进行操作，来改变模型的行为，使其具备或失去某些特定的功能。 最基本的操作是向量加法和向量减法。我们可以将一个代表特定能力的“能力向量”加到原始模型的权重上，从而增强或添加该能力。相反，我们可以从原始模型中减去一个“能力向量”，从而削弱或移除该能力。 这种方法的优势在于： 效率高：相比于从头开始训练一个模型，或者进行微调，模型算术通常需要更少的计算资源和时间。 灵活性强：可以针对特定需求，精确地控制模型的行为。 可解释性：通过分析能力向量，我们可以更好地理解模型内部的运作机制。 2. 如何构建“能力向量” 构建“能力向量”是模型算术的关键步骤。目前，主要有两种方法： 2.1. 基于微调的差分方法 这种方法的核心思想是 …