数据条件流匹配生成预训练 LLM 权重
原文标题：A Night at the LLM Zoo: Data Conditioned Flow Matching for Generating Pretrained LLM Weights
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论文为权重空间学习构建了系统变化的 GPT-2 模型动物园（51M/124M/355M，每档 100 个），分析数据混合对权重差异的结构性影响。作者在 Gram-PCA 压缩权重空间上训练以数据混合为条件的流匹配模型，可零样本泛化到未见混合并生成性能相近的模型，同时开源全部代码与产物。
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论文建GPT-2模型动物园（51M/124M/355M各100个），用数据混合条件流匹配生成预训练权重。
- •系统变化网页文本、书籍、数学、代码、法语的数据混合比例，训练三档规模各100个GPT-2模型。
- •用余弦相似度、功能多样性、留一混合建模与方差分解分析，显示模型差异由训练混合结构决定。
- •在Gram-PCA压缩权重空间上，以嵌入的数据混合为条件训练流匹配模型生成完整预训练权重。
- •可零样本泛化到未见混合，下游测试困惑度与通用能力基准变化极小。
- •开源全部源代码与产物以支持权重空间学习向LLM扩展。
为什么重要：LLM权重空间学习缺公开且经分析的模型群体，这条补上数据基础并验证按数据混合生成权重的可行性。
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