論文の概要: ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03053v2
• Date: Mon, 22 Jan 2024 20:56:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 19:56:25.232534
• Title: ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training
• Title（参考訳）: ジピット! 異なるタスクからトレーニングなしでモデルをマージする
• Authors: George Stoica, Daniel Bolya, Jakob Bjorner, Pratik Ramesh, Taylor Hearn, Judy Hoffman
• Abstract要約: ZipIt!」は、同じアーキテクチャの2つの任意のモデルをマージする一般的な方法である。 これら2つの変更が組み合わさって、以前の作業よりも20～60%改善されていることが分かりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.2479633507354
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Typical deep visual recognition models are capable of performing the one task they were trained on. In this paper, we tackle the extremely difficult problem of combining distinct models with different initializations, each solving a separate task, into one multi-task model without any additional training. Prior work in model merging permutes one model to the space of the other then averages them together. While this works for models trained on the same task, we find that this fails to account for the differences in models trained on disjoint tasks. Thus, we introduce "ZipIt!", a general method for merging two arbitrary models of the same architecture that incorporates two simple strategies. First, in order to account for features that aren't shared between models, we expand the model merging problem to allow for merging features within each model by defining a general "zip" operation. Second, we add support for partially zipping the models up until a specified layer, naturally creating a multi-head model. We find that these two changes combined account for 20-60% improvement over prior work, making it more feasible to merge models trained on disjoint tasks without retraining.
• Abstract（参考訳）: 一般的なディープビジュアル認識モデルは、訓練されたタスクを実行することができる。 本稿では,異なる初期化モデルと異なる初期化モデルを組み合わせて,個別のタスクを1つのマルチタスクモデルに組み合わせることの難しさに対処する。 モデルマージにおける事前の作業は、1つのモデルをもう1つのモデル空間に置換し、それらを平均化する。 これは同じタスクでトレーニングされたモデルに当てはまるが、非結合タスクでトレーニングされたモデルの違いを考慮するのに失敗する。 そこで我々は,2つの簡単な戦略を組み込んだ,同じアーキテクチャの2つの任意のモデルを統合する一般的な手法であるZipIt!を紹介する。 まず,モデル間で共有されていない特徴を考慮し,モデルマージ問題を拡張して,一般的なzip操作を定義することにより,各モデル内の機能マージを可能にする。 第二に、我々はモデルを特定の層まで部分的にジップし、自然にマルチヘッドモデルを作成するサポートを追加します。 これらの2つの変更は、事前の作業よりも20～60%改善されているため、非結合タスクでトレーニングされたモデルを再トレーニングせずにマージしやすくなる。

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