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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04339v2
• Date: Sat, 13 Apr 2024 16:31:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 23:07:44.926167
• Title: Merging by Matching Models in Task Parameter Subspaces
• Title（参考訳）: タスクパラメータ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。 我々は、モデルマージに対するこのアプローチが、方程式の線形系を解くとみなす方法を定式化する。 共役勾配法は閉形式解より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.8712523378141
• 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 parameter subspace'' in which models are matched before being merged. We connect the task parameter 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 parameter subspace''. We ultimately demonstrate that our merging framework called ''Matching Models in their Task Parameter 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マッチングされるような「タスクパラメータ部分空間」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パラメータ部分空間を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が方程式の線形系を解くのにどう役立つかを定式化する。 過去の研究は一般に閉形式解を持つ線形系に限られているが、共役勾配法を用いて解を求める。 共役勾配法は閉形式解よりも優れており、解決し難い線形系を経由したマージが可能であり、「タスクパラメータ部分空間」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、我々の統合フレームワークである''Matching Models in their Task Parameter Subspace' (MaTS) 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、https://github.com/r-three/mats.com/matsで、作業で使われているすべてのコードとチェックポイントをリリースします。

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