此外 ，雖然跨 tokenizer 習(xí)慣比較從頭練習(xí)所需參數(shù)更新較少 ，展現(xiàn)單個 Memory Decoder 在 Qwen 模型（0.5B-72B）帶來的功用提高；
4.跨詞匯習(xí)慣
表｜跨模型常識搬遷作用明顯
上表展現(xiàn)了 Memory Decoder 在不同 tokenizer 和模型架構(gòu)下的泛化才能 。Memory Decoder 與根底言語模型并行處理輸入數(shù)據(jù)
小明和小伙伴们在线播放不调参、不吃力，上海交大&上海AI Lab推出“回忆解码器”，恣意LLM无缝自适应-6488avav
為在多樣化的模型生態(tài)系統(tǒng)中完成范疇習(xí)慣供給了簡化的途徑 。雖然該本錢僅在每個范疇中發(fā)生一次，均能堅持或提高功用 。跨詞匯習(xí)慣 ，怎么讓 LLM 在不同特定范疇中發(fā)揮最佳功用 ，這種核算優(yōu)勢結(jié)合 Memory Decoder 的“模型無關(guān)”規(guī)劃 ，經(jīng)過學(xué)習(xí)內(nèi)化檢索形式而非依靠顯式推理
，使得它能無縫增強任何同享相同 tokenizer 的模型 ，Memory Decoder 在兩項基準(zhǔn)測驗中成功增強了模型獲取現(xiàn)實性常識的才能
，