大模型参数迁移的挑战
这篇论文探讨了跨规模大语言模型间参数知识迁移（PKT）的可行性，揭示了当前方法的局限性和挑战。核心观点如下：
1. 参数对齐是关键：研究发现，不同规模模型间的参数结构和行为相似度低（神经不兼容性），导致直接迁移效果不佳。
2. 两种范式对比：后对齐方法（如Seeking）效果有限，而先对齐方法（LaTen）虽能提升性能，但受限于大模型能力上限且训练不稳定。
3. 实验验证失败：即使使用更强的大模型作为知识源，迁移后的小模型性能仍未显著提升，说明当前PKT方法存在根本性障碍。
4. 未来展望：作者提出需突破语言符号传递的局限，探索更高效的参数级知识迁移方式，但现阶段技术尚未成熟。
总体来看，这项研究为理解大模型知识迁移机制提供了重要洞见，同时指出了现有方法的不足，为未来研究指明了方向。要实现理想的参数知识直接迁移，仍需解决神经兼容性等核心问题。
