Merged Code + Language Skill Model

构建一个在自然语言任务（如摘要生成、文档生成）和代码生成/推理领域均表现优异的统一模型，通常需要执行大规模的集中式训练任务。这会存在以下问题：

• 计算密集型：从零开始在代码和语言语料库上进行训练，需要海量计算资源。
• 易受任务干扰：当在同一流水线中混合代码与自然语言任务时，模型可能会遗忘先前掌握的技能。

采用去中心化训练+模型融合方案：

1. 训练「语言专精模型」

• 对基础LLM进行微调，覆盖文档生成、摘要、代码注释及通用自然语言任务。
• 保存检查点lang-specialist-ckpt.pt。

2. 训练「代码专精模型」

• 基于同一基础LLM架构，独立针对代码专属语料库开展微调：涵盖开源代码仓库、编程挑战数据集及代码-注释配对数据。
• 保存检查点code-specialist-ckpt.pt。

3. 权重平均融合

• 采用简单算术权重平均（或Fisher加权平均）方法，将lang-specialist-ckpt.pt与code-specialist-ckpt.pt融合为merged-agent-ckpt.pt。
• 可选操作：融合后针对混合数据集（小型自然语言+代码任务）进行短期微调，以消除潜在冲突。

4. 迭代融合轮次

• 当新增专精模型（如「Python测试专精模型」或「静态安全分析专精模型」）可用时，定期将其融合至主Agent中。

• 架构一致性：确保所有专家模型采用完全一致的架构（例如，18亿参数、相同层数）。
• 模型融合工具：使用成熟脚本（如transformers库的merge_models）或自定义代码，在平均计算过程中应用费雪信息矩阵（Fisher Information Matrix）加权，以最小化模型间干扰。
• 融合后验证：运行一套基准测试套件，覆盖自然语言任务（例如摘要、问答）和代码任务（例如代码生成、漏洞修复）。

• 优点：
  • 研发并行化： 团队可独立开发NL与代码能力，随后进行合并。
  • 降低集中式计算开销： 无需借助单一大型GPU集群同时训练这两类技能集。
• 缺点/注意事项：
  • 潜在性能稀释： 若数据分布存在冲突，朴素平均法可能会“模糊”专精模型的优势。
  • 模型对齐要求： 所有专精模型必须使用相同的基础分词器和词表，以避免出现不匹配问题。