Frankenmerging：模型层拼接的炼金术 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个有趣且充满潜力的模型优化方法——Frankenmerging。这个词听起来有点怪异，灵感来源于弗兰肯斯坦，指的是将多个模型的部分结构（通常是层）拼接在一起，创造出一个新的、混合的模型，期望能够融合各个模型的优点，从而提升整体性能。 这种方法的核心思想在于：不同的模型可能在不同的特征提取或任务处理方面表现出色，如果能够巧妙地将这些优势部分结合起来，就能得到一个比单个模型更强大的“缝合怪”。 Frankenmerging 的基本原理 Frankenmerging 的基本流程可以概括为以下几个步骤： 选择源模型： 确定要用于拼接的多个预训练模型。这些模型可以是针对不同任务训练的，也可以是相同任务但在不同数据集或架构下训练的。 确定拼接层： 选择要从源模型中提取并拼接的层。这通常需要对模型的结构和功能有一定的了解，以便选择合适的层进行拼接。 拼接层： 将选定的层按照某种方式连接在一起，形成新的模型结构。这可能涉及到调整层的输入输出维度，以及添加额外的连接层或激活函数。 微调： 对拼接后的模型进行微调，使其适应 …