モデルマージングとは、複数のモデルを統合して1つのモデルにすることを指しますこのプロセスでは、異なるモデルを組み合わせることにより、新しいモデルを作成することができますモデルマージングにより、異なる特徴やスキルを持つモデルを統合し、より多様な表現を可能にすることができますまた、モデルマージングは、異なるデザインやスタイルのモデルを結びつけるためにも使用されますモデルマージングは、ファッション業界や美容業界でよく使用される技術であり、新しいトレンドやスタイルの創造に役立ちます
モデル・マージング 異なるモデルを統合し、新たな表現を生み出す技術
モデルのマージングとは、追加のトレーニングを必要とせずに、個別のタスクを実行したり異なる問題を解決するために設計された複数の異なるモデルを統合し、単一の統合モデルを作成するプロセスを指します。具体的な技術や目標によって、モデルのマージングはアンサンブル学習、モデルのブレンディング、またはモデルのスタッキングとも呼ばれることもあります。この技術は、同時にさまざまなタスクを処理できるより多目的で包括的な機械学習モデルを作成することを目指しています。
LLMの文脈では、モデルのマージングは、初期化、アーキテクチャ、または異なるタスクでのトレーニングに基づいてLLMを組み合わせることを含む場合があります。主な目標は、個々のモデルの長所を活かし、より広範なタスクに対応できるマルチタスクLLMを作成することです。このアプローチにより、各構成モデルの知識と機能を利用することで、パフォーマンスと効率を大幅に向上させることができます。
なぜMLモデルをマージするのか？
機械学習モデルを統合することには、予測のばらつきやバイアスを異なるモデルの平均化や投票を通じて減らすなど、いくつかの利点があります。さまざまなデータソースとモデルから複雑なパターンと特徴を活用することで、予測の正確性と適応性を向上させることができます。さらに、モデルのマージングにより、単一のデータセットやアルゴリズムへの依存を減らすことで、予測の多様性と信頼性を向上させることもできます。
モデルのマージングにより、パフォーマンスが向上し、効率が改善され、より広範な適用が可能となります。これにより、追加のトレーニングが必要なく、異なるAIモデルの強みを活用するための貴重な戦略となります。
LLMの結合戦略
一般的なアプローチの1つは、モデルの重みまたはパラメータを平均化して結合することです。これにより、元の各モデルに埋め込まれた知識や専門知識を活用した融合モデルが得られます。モデルのマージングには、各モデルからの特徴の統合も含まれる場合があります。これは、モデルが個別のタスクに対して学習した特定の特徴が、マージモデルの全体的なパフォーマンスに貢献する場合に特に有用です。
一部のモデルのマージング技術では、指定した層までモデルを結合することができるため、マルチヘッドモデルが作成できます。これは、異なるモデルがタスクの異なる側面に特化している場合に有益です。
モデルマージに関する最近の研究論文
トレーニング済みモデルの融合による改良
この研究では、トレーニング済みモデルが自然言語処理のタスクの起点として広く使用されていますが、作成には高コストがかかることを認識しています。著者らは、既存の複数の微調整済みモデルを統合し、その重みの平均値を使用して1つの融合モデルを作成する新しいアプローチを提案しています。この融合モデルは、トレーニング済みモデルよりも一貫して優れたパフォーマンスを発揮し、ベースモデルを別のタスクで微調整するインタートレーニングよりも優れています。この融合プロセスは、ターゲットタスクに依存せずに効果的であり、重み減衰を考慮してもコスト効果の高いリソース効率の良いNLPモデル初期化の改善方法を提供します。
モデルのマージ時の干渉の解消
ダウンストリームタスクのためにトレーニング済みモデルをさらに微調整する転移学習は、パフォーマンスの向上、収束の速さ、およびサンプル効率性を提供します。ただし、タスク固有の微調整済みモデルはしばしば効果的に共同作業することができません。モデルのマージング方法が登場していますが、異なるモデルのパラメータ間の干渉を頻繁に無視し、パフォーマンスの低下を引き起こすことがあります。このため、著者らは、パラメータのリセット、符号の衝突の解決、および互換性のあるパラメータののみのマージングを行うことで干渉の問題を解決するTIES-MERGINGを提案しています。TIES-MERGINGは、多様な設定で既存の方法を凌駕し、性能と多様性を向上させるために、モデルのマージングにおける干渉の解消の重要性を強調しています。
トレーニングなしで異なるタスクのモデルをマージするZipIt！
この研究では、別々のタスクに対してトレーニングされた異なる初期化のモデルを、追加のトレーニングを必要とせずに1つのマルチタスクモデルに統合する際の課題に取り組んでいます。従来のモデルのマージング方法は、同じタスクでトレーニングされたモデルに対してのみ機能しますが、異なるタスクのためにトレーニングされたモデルの統合ではうまくいきません。著者らは、「ZipIt」と呼ばれる任意のアーキテクチャに基づくモデルのマージングのための一般的な方法を提案しています。ZipItは、最初に、共有されていない特徴量を考慮するために各モデル内で特徴量を結合することを可能にし、そして第二に、特定の層までの部分的な結合をサポートし、マルチヘッドモデルを作成します。これらのイノベーションにより、従来の方法に比べて20〜60％の大幅な改善が実現され、異なるタスクでトレーニングされたモデルを効果的にマージすることが可能になります。
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