
引入了一种新的方法——神经元级微调(NeFT),将参数训练的粒度细化到单个神经元。
为了区分模型之间神经元利用的差异,我们计算了每个神经元在两个模型之间的排名差异,表示为∆Rank。
将神经元分为三类:强烈影响、被抑制和间接影响的神经元。


上海模速空间大模型创新生态社区
引入了一种新的方法——神经元级微调(NeFT),将参数训练的粒度细化到单个神经元。
为了区分模型之间神经元利用的差异,我们计算了每个神经元在两个模型之间的排名差异,表示为∆Rank。
将神经元分为三类:强烈影响、被抑制和间接影响的神经元。

