清风AI
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【2025CVPR】模型融合新范式：PLeaS算法详解（基于排列与最小二乘的模型合并技术）

本文深入解析ICLR 2025顶会论文《PLeaS: Merging Models with Permutations and Least Squares》，揭示模型融合领域突破性进展.

一、问题背景：模型合并的核心挑战

随着开源模型的爆发式增长，如何高效合并多个专用模型成为关键挑战。传统方法存在三大痛点：

  1. ​初始化依赖​：现有方法（如Task Arithmetic）要求模型源自相同预训练基础
  2. ​尺寸僵化​：合并后模型必须保持原始尺寸
  3. ​数据隐私​：多数方法需要原始训练数据

而PLeaS创新性地解决了这些难题，实现：

  • ✅ 合并不同初始化的模型
  • ✅ 动态控制输出模型尺寸
  • ✅ 无需原始训练数据

二、核心原理：双阶段融合框架

PLeaS（Permutations and Least Squares）包含两个核心阶段：

阶段1：排列匹配（Permutation Matching）
def permutation_matching(layer_acts_A, layer_acts_B):

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