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중요성

통합 모델 융합은 매개변수 집계에서 행동 정렬로의 개념적 전환을 나타냅니다. 확률 공간에서 직접 작동함으로써 아키텍처 제약을 완화하고 계산 비용을 줄이며 이기종 LLM 통합을 위한 확장 가능한 경로를 구축합니다. 이 프레임워크는 구조 인식( 구조 인식 정렬 모델 융합 발전 ) 및 선호도 정렬( 선호도 정렬 모델 융합 발전 ) 융합을 포함한 후속 개발을 위한 토대를 마련하며, 이러한 융합은 동일한 원칙을 추론 구조 및 가치 정렬로 확장합니다.

구조 인식 정렬 모델 융합의 발전

문제

InfiFusion과 같은 기존 융합 방법은 토큰 수준 예측을 일치시켜 모델을 정렬합니다. 이 방법은 모델들이 어떤 토큰이 가능성이 높은지에 대해 대체로 일치할 때 효과적입니다. 그러나 모델이 추론할 때 함께 활성화되는 토큰 간의 관계를 무시합니다 . 복잡한 추론(다단계 논리, 인과 관계, 섞인 객체 추적)에서는 이러한 관계, 즉 예측의 이면에 있는 구조가 중요합니다.

 

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