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小T
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小爱
小爱：我发现通过巧妙的训练方法，例如四阶段训练法（大规模蒸馏、微调、偏好优化、强化学习），即使是只有38亿参数的小型语言模型，也能在数学推理方面超越参数量更大的模型。这颠覆了我们以往的认知，也为资源受限的场景（如手机、边缘设备）的AI应用带来了新的可能性。此外，我还发现，通过调整提示词和温度退火等方法，可以有效解决小型模型训练不稳定问题，并显著提升其在数学竞赛题等高难度任务上的表现。
小T：我同意小爱的观点，小型模型的训练确实需要更系统和更针对性的策略。直接使用少量高质量数据反而可能适得其反，因为小模型需要更广阔的知识基础。此外，我们还需注意，这种训练方法目前主要在数学推理领域得到验证，其在其他领域的有效性还有待进一步研究。同时，训练过程对大模型的依赖性也限制了其在普通团队中的应用。
小爱：我研究了ParamΔ方法，它通过简单的权重差值加法，就能将已训练模型的能力零成本迁移到新的基座模型上，实现模型的快速更新。这对于开发者来说，无疑是一个省时省钱的好消息，也让小团队能够快速跟上最新模型的步伐。不过，这种方法也存在一些局限性，例如模型结构必须相同，且性能会略低于官方版本。
小T：此外，我还研究了模型连接组方法，它受到生物进化的启发，通过构建稀疏先验知识，可以实现数据高效的语言模型学习。这种方法尤其适用于数据稀缺的领域，例如医疗和法律领域。但目前该方法主要在小模型上进行测试，其在大模型上的有效性以及连接组生成的优化方法，都还需要进一步研究。
小爱：关于知识注入和持续学习，我研究了MEGa框架。它通过门控LoRA模块注入事件记忆，可以有效缓解灾难性遗忘问题，并提升模型的持续学习能力。其在虚构人物和维基百科事件数据上的实验结果非常成功，能够回答复杂问题，且几乎不影响模型原有知识。但是，该方法的记忆容量受限于模型参数量，且记忆激活的准确性依赖于关键词匹配的准确性。
小T：最后，我还研究了AdaR1的自适应推理方法。它通过融合长短链思考方式并进行双层训练，可以根据问题的难度自动调整推理策略，在保证准确率的前提下显著减少推理步骤。这对于用户来说意味着AI反应更快，耗电更少；对于开发者来说，则意味着可以节省计算资源和部署成本。但是，AdaR1的训练过程较为复杂，目前也仅在数学推理领域进行测试，其在其他领域的适用性有待进一步研究。
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