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2025-06-07 01:09:53　　点击量：

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　　对于 Post-Align PKT，论文将其同利用 SVD 从模型自身获取 LoRA 的 PiSSA 方法对比，结果发现 PiSSA 在相同设置下优于 Seeking，证明从较大模型抽取的参数知识不如利用模型自身知识作为 LoRA 初始化，进一步怀疑其可行性。对于 Pre-Align PKT，结果显示，只需要极少的训练步数和数据开销，LaTen 能有效取得性能提升。但是 Pre-Align PKT 通过训练实现参数对齐的方式受到极大限制，无法超越较大 LLM 的能力上界，同时训练不太稳定，没有明显收敛。

　　如图 4 所示，Llama2-7B 和 13B 之间的相似性较低，尤其是在多头自注意力（MHSA）模块中，该模块在信息整合中扮演着至关重要的角色。有趣的是，上投影层的相似性较高，这可能是因为它们作为关键记忆，捕捉特定的输入模式，而这些模式通常在不同模型间是一致的。跨规模大模型之间的低相似性也解释了为何从同一模型衍生的 LoRA 表现更好，因为它与模型的内在行为更为贴合。证明跨规模大语言模型之间的表示相似性较弱是导致神经不兼容性的关键因素之一，这使得理想的参数知识转移成功变得困难。