論文の概要: Merging by Matching Models in Task Subspaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04339v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 14:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 14:45:26.202200
• Title: Merging by Matching Models in Task Subspaces
• Title（参考訳）: タスク部分空間におけるマッチングモデルによるマージ
• Authors: Derek Tam, Mohit Bansal, Colin Raffel
• Abstract要約: モデルマージが方程式の線形系を解くとみなす方法が定式化される。 共役勾配法は閉形式解より優れていることを示す。 我々のフレームワークはマルチタスクモデルと中間タスクモデルの統合において最先端の結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.75848162153773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model merging aims to cheaply combine individual task-specific models into a single multitask model. In this work, we view past merging methods as leveraging different notions of a ''task subspace'' in which models are matched before being merged. We connect the task subspace of a given model to its loss landscape and formalize how this approach to model merging can be seen as solving a linear system of equations. While past work has generally been limited to linear systems that have a closed-form solution, we consider using the conjugate gradient method to find a solution. We show that using the conjugate gradient method can outperform closed-form solutions, enables merging via linear systems that are otherwise intractable to solve, and flexibly allows choosing from a wide variety of initializations and estimates for the ''task subspace''. We ultimately demonstrate that our merging framework called ''Matching Models in their Task Subspace'' (MaTS) achieves state-of-the-art results in multitask and intermediate-task model merging. We release all of the code and checkpoints used in our work at https://github.com/r-three/mats.
• Abstract（参考訳）: モデルマージは、個々のタスク固有のモデルを単一のマルチタスクモデルに安価に結合することを目的としている。 本研究では,過去のマージ手法を,モデルがマージされる前に一致するような「タスク部分空間」の異なる概念の活用とみなす。 与えられたモデルのタスク部分空間をその損失ランドスケープに接続し、モデルマージに対するこのアプローチを、方程式の線形系を解くとみなすことができる。 過去の研究は一般に閉形式解を持つ線形系に限定されてきたが、共役勾配法を用いて解を見つけることを検討する。 共役勾配法は閉形式解よりも優れており、他の方法では解けない線形系によるマージが可能であり、「タスク部分空間」の様々な初期化と推定から柔軟に選択できることを示す。 最終的に、'Matching Models in their Task Subspace' (MaTS) と呼ばれる統合フレームワークが、マルチタスクおよび中間タスクモデルのマージにおいて、最先端の結果を達成することを実証した。 私たちはすべてのコードとチェックポイントをhttps://github.com/r-three/matsで公開しています。

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