可图大模型的融合可能性
一、大模型融合的常见方式
从整体大模型融合角度来看，有多种方式。如阿里团队提出的 DARE 方法，在 LLM 在 SFT 之后产生大量冗余参数的情况下，通过随机 mask 参数为 0 和对保存的参数 rescale 两步操作，将冗余参数合并到 PRE 模型中，实现多源模型能力的吸收，且无需 GPU 重新训练。还有模型整合方法，在输出的文字层次进行融合，如使用多个不同模型输出结果作为 prompt 输入到第四个模型中进行参考，代表性方法为 EoT，提出 “交换思想” 框架促进模型之间交叉通信以提升集体理解。概率集成与传统机器学习融合相似，将模型预测的 logit 结果进行平均，在 transformer 的词表输出概率层次进行融合，但需融合的多个原始模型词表保持一致。此外，还有合并算法，如任务向量算法引入 “任务向量” 修改神经网络行为，SLERP 方法解决传统加权平均方法局限性，以更细致方式混合模型，确保平滑参数过渡，保持两个父模型不同特征和曲率。

二、可能借鉴阿里团队 DARE 方法融合
若可图大模型借鉴阿里团队的 DARE 方法进行融合，将带来新可能性。DARE 方法通过随机 mask 参数为 0 以及对保存的参数进行 rescale，可消除冗余参数，提高模型效率和性能。对于可图大模型来说，可在融合不同版本或数据源的模型时，更高效整合资源，提升生成效果和稳定性，实现更强大的文本生成和图像生成能力。
三、可能采用模型整合方法融合
模型整合是相对简单的融合方式，可图大模型若采用，可在输出的文字层次进行融合。例如，使用多个不同模型的输出结果作为 prompt 输入到另一个模型中进行参考，借鉴 “交换思想” 框架促进模型之间交叉通信，提升问题解决过程中的集体理解。在实际应用中，可结合不同文生图模型或语言模型，为用户提供更丰富多样的创作体验。
四、可能使用概率集成融合
可图大模型若采用概率集成融合方法，将在 transformer 的词表输出概率层次进行融合。与传统机器学习融合相似，将模型预测的 logit 结果进行平均，需融合的多个原始模型词表保持一致。可使可图大模型在处理复杂任务时更准确预测结果，综合考虑不同模型优势，提高生成内容质量和可靠性，同时提高稳定性和鲁棒性。
五、可能运用任务向量算法融合
任务向量算法为可图大模型融合提供新思路。引入 “Task Vector” 修改神经网络行为，通过算术运算对模型进行有针对性的行为改变。可使可图大模型更好地适应不同任务需求，如在文生图任务中优化图像生成能力，实现性能改进、减少偏差和使用新信息更新模型。
六、可能采用 SLERP 方法融合
SLERP 方法为可图大模型融合带来独特优势。解决传统加权平均方法局限性，以更细致方式混合模型，保留每个模型的独特特征。对于可图大模型来说，可在融合多个模型时实现更平滑的参数转换，创造出更丰富多样的艺术作品。
可图大模型在融合方面有多种可能方法，各有优势和适用场景。未来可根据不同任务和需求选择合适融合方法，提升性能和适应性，为用户提供优质服务。