Memory Decoder 可以有用地將各種 Qwen 和 Llama 模型習(xí)慣于生物醫(yī)學(xué)、驗證范疇習(xí)慣過程中通用才能的保存作用；

跨模型習(xí)慣，這一研討辦法的中心在于引進散布對齊丟失函數(shù)，以獲取 kNN 散布作為練習(xí)信號
，該函數(shù)經(jīng)過最小化 Memory Decoder 輸出散布與緩存 kNN 散布之間的 KL 散度來完成。他們的辦法在生物醫(yī)學(xué)和金融范疇一直優(yōu)于 LoRA，還能充分利用擴展后的常識拜訪優(yōu)勢 。開發(fā)既能跨模型習(xí)慣 
，Memory Decoder 與根底言語模型并行處理輸入數(shù)據(jù)