模型A：幸亏有你，我才不得0分，模型B：俺也一样

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原标题：模型A：幸亏有你，我才不得0分，模型B：俺也一样
关键字：模型,任务,算术,语言,能力
文章来源：机器之心
内容字数：9068字

内容摘要：

机器之心报道
机器之心编辑部现在大模型都学会借力了。琳琅满目的乐高积木，通过一块又一块的叠加，可以创造出各种栩栩如生的人物、景观等，不同的乐高作品相互组合，又能为爱好者带来新的创意。
我们把思路打开一点，在大模型（LLM）爆发的当下，我们能不能像拼积木一样，把不同的模型搭建起来，而不会影响原来模型的功能，还能起到 1+1>2 的效果。
这样的想法，谷歌已经实现了。他们的研究为未来的语言模型发展提供了一个新的方向，特别是在资源节约和模型适应性方面。如今的大语言模型（LLM）仿佛一个全能战士，能进行常识和事实推理、懂得世界知识、生成连贯的文本…… 在这些基础功能的底座上，研究者们又进行了一系列努力对这些模型进行微调，以实现特定于领域的功能，如代码生成、文案编辑以及解决数学问题等。
但这些特定于领域的模型开始出现一些棘手的问题，例如，有些模型在标准代码生成方面做得很好，但在一般逻辑推理方面并不精通，反之亦然。
我们不禁要问：是否可以将 anchor 模型（即具有基础功能的模型）与特定于领域的增强模型组合在一起，从而开启模型新功能？例如，我们能否将理解代码的增强模型与 anchor 模型的语言