任务向量的算术运算：模型能力擦除与合并 大家好！今天我们要深入探讨一个令人兴奋的领域：任务向量（Task Vectors）的算术运算，以及如何利用简单的向量加减法来实现模型能力的擦除与合并。这是一种相对新兴的技术，它为我们提供了一种全新的视角来理解和操纵大型语言模型（LLMs）的行为。 1. 任务向量的概念与意义 在传统的机器学习中，我们训练一个模型来完成特定的任务。一旦模型训练完成，它的能力就相对固定了。如果我们想让模型完成另一个任务，通常需要重新训练整个模型，或者进行微调。然而，这种方法效率低下，尤其是对于参数量巨大的 LLMs。 任务向量的概念提供了一种更优雅的解决方案。简单来说，任务向量代表了模型为了学习特定任务而进行的权重变化。我们可以将这个变化表示为一个向量，然后利用向量的算术运算（加法和减法）来组合或消除这些任务带来的影响。 为什么这种方法有意义？ 高效性： 相比于重新训练或微调，任务向量的运算通常只需要少量计算资源。 可控性： 我们可以精确地控制模型的能力，添加或移除特定的技能。 可解释性： 通过分析任务向量，我们可以更好地理解模型学习的过程和内部表示。 安全性： 可以 …