随着大模型技术的发展与落地，「模型治理」已经成为了目前受到重点关注的命题。只不过，在实践中，研究者往往感受到多重挑战。一方面，为了高其在目标任务的性能表现，研究者会收集和构建目标任务数据集并对大语言模型（LLM）进行微调，但这种方式通常会导致除目标任务以外的一般任务的性能明显下降，损害LLM原本具备的通用能力。另一方面，开源社区的模型逐渐增多，大模型开发者也可能在多次训练中累计了越来越多的模型，每个模型都具有各自的优势，如何选择合适的模型执行任务或进一步微调反而成为一个问题。近日，智源研究院信息检索与知识计算组发布 LM-Cocktail模型治理策略，旨在为大模型开发者提供一个低成本持续提升模

译者|崔皓审校​| 孙淑娟开篇[[525149]]Transformer模型通过在语言翻译、文本分类和序列建模中提供卓越的性能，彻底改变了自然语言处理（NLP）任务。​Transformer的架构是基于一种自我关注机制，它允许序列中的每个元素关注其他元素并处理输入序列的堆叠编码器。​本文将演示如何建立一个Transformer模型来生成新的鸡尾酒配方。文中将使用CocktailDB数据集，该数据集包含了成千上万种鸡尾酒的信息，包括它们的成分以及配方。​下载CocktailDB数据集​首先，我们需要下载并预处理CocktailDB数据集。我们将使用Pandas库来完成这一工作。​importpa

译者|崔皓审校​| 孙淑娟开篇[[525149]]Transformer模型通过在语言翻译、文本分类和序列建模中提供卓越的性能，彻底改变了自然语言处理（NLP）任务。​Transformer的架构是基于一种自我关注机制，它允许序列中的每个元素关注其他元素并处理输入序列的堆叠编码器。​本文将演示如何建立一个Transformer模型来生成新的鸡尾酒配方。文中将使用CocktailDB数据集，该数据集包含了成千上万种鸡尾酒的信息，包括它们的成分以及配方。​下载CocktailDB数据集​首先，我们需要下载并预处理CocktailDB数据集。我们将使用Pandas库来完成这一工作。​importpa