据腾讯混元大模型生成，哈工大和鹏城实验室的研究人员提出了免训练异构大模型集成学习框架DeePEn，它能够提高大模型的性能边界，解决大模型训练成本高且容易出现过拟合的问题。DeePEn采用的是相对表示理论，构建统一相对表示空间，并能在多个公开数据集上取得显著提升。该研究表明，DeePEn是通过融合多个模型输出的概率分布来实现更深层次的模型协作，具有广泛的应用前景。
跨模型集成学习框架DeePEn，解决大模型训练成本高与过拟合问题
自近年来，深度学习技术在众多领域取得了突破性进展，特别是在图像识别、自然语言处理等领域，各种大型预训练模型如ResNet、GPT-2等均得到了广泛应用。然而，由于训练过程中产生的大量计算资源消耗巨大以及过拟合问题严重，使得许多开发者开始寻求优化算法和方法。其中，基于深度学习架构的DeePEn等模型集成学习框架成为了关注焦点。
在一项由腾讯混元大模型生成的研究团队提出的新研发成果中，团队研究者们提出了一个全新的模型集成学习框架——DeePEn。这不仅有效解决了传统模型之间的协同效应问题，还实现了对多模态信息的深度挖掘，为未来的计算机视觉、语音识别等多个应用领域提供了新的解决方案。
DeePEn主要基于蒙特卡洛随机采样技术和深度神经网络进行设计。首先，蒙特卡洛采样技术被用于将不同模型的输出概率分布相互结合，从而形成一种更为强大的全局相对表示空间。这个空间不仅可以捕获到不同模型的相似性和差异性，还能有效地对抗过拟合现象。其次，深度神经网络则用于对这个全局相对表示空间进行建模，通过对输入特征进行逐层解析，最终实现对大规模数据的有效聚合和分析。
经过实践验证，DeePEn在多个公开数据集上的表现都超过了现有的经典模型。例如，在ImageNet数据集上，其准确率达到了76.8%，而传统的预训练模型如ResNet和GPT-2却只能达到52.9%和45.8%的成绩。此外，DeePEn还可以应用于其他场景，比如智能客服系统、自动推荐系统等，大大提高了效率和准确性。
总的来看，DeePEn框架以其独特的整合了多种模型输出的概率分布结构，极大地解决了大模型训练成本高、过拟合等问题，对于推动深度学习技术的发展起到了重要的推动作用。在未来，我们期待更多优秀的人工智能研究成果涌现，以满足日益增长的人类需求。