这篇论文展示了语言模型（LMs）可以通过吸收（即融合）来自同源模型的参数来获得新的能力，这个过程不需要重新训练或使用GPU。这种方法的核心是利用DARE（DropAndREscale）技术，它通过减少模型参数中的冗余（即将某些参数设为零并重新缩放剩余参数），使得可以将多个专用于特定任务的模型合并成一个多能力模型，而不损失性能。
这就像超级玛丽能够通过吸收道具来获得额外的能力，如变大、发射火球等。
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BuboGPT是由字节跳动开发的大型语言模型,能够处理多模态输入,包括文本、图像和音频,并具有将其响应与视觉对象相对应的独特能力。