Tesi etd-02122026-165252 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
DICEMBRE, ALBERTO
URN
etd-02122026-165252
Titolo
SwarmES: Merging Large Language Models via Swarm Intelligence and Evolution Strategies
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA
Relatori
relatore Prof. Cossu, Andrea
Parole chiave
- algoritmi evolutivi
- evolution strategies
- evolutionary algorithms
- finetuning
- large language models
- model merging
- model swarms
- modelli linguistici
- optimization
- ottimizzazione
Data inizio appello
27/02/2026
Consultabilità
Completa
Riassunto (Inglese)
The thesis work consists of the design and execution of experiments involving an optimization algorithm for Large Language Models, known in the literature as “Model Swarms.” The experiments, aimed at improving the algorithm’s performance (such as accuracy metrics on established benchmarks or convergence time), are of various types and include the application of Model Merging techniques and Evolutionary Algorithms.
Riassunto (Italiano)
Il lavoro di tesi consiste nella formulazione ed esecuzione di esperimenti riguardanti un algoritmo di ottimizzazione su Large Language Models, noto in letteratura come “Model Swarms”. Gli esperimenti, atti a migliorare le performance dell’algoritmo (come metriche di precisione su benchmark prestabiliti, oppure tempo di convergenza) , sono di diversa natura e includono l’applicazione di tecniche di Model Merging e Algoritmi Evolutivi.
File
| Nome file | Dimensione |
|---|---|
| main.pdf | 4.70 Mb |
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