論文の概要: FuseChat: Knowledge Fusion of Chat Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16107v3
• Date: Sun, 3 Mar 2024 07:21:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 23:38:24.736496
• Title: FuseChat: Knowledge Fusion of Chat Models
• Title（参考訳）: FuseChat: チャットモデルの知識融合
• Authors: Fanqi Wan, Ziyi Yang, Longguang Zhong, Xiaojun Quan, Xinting Huang, Wei Bi
• Abstract要約: textscFuseChatはチャットLLMの融合を実現するフレームワークである。 textttFuseChat は texttGPT-3.5 (3月) よりも優れており、 textttMixtral-8x7B-Instruct に近づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.05930586705375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While training large language models (LLMs) from scratch can indeed lead to models with distinct capabilities and strengths, this approach incurs substantial costs and may lead to potential redundancy in competencies. An alternative strategy is to combine existing LLMs into a more robust LLM, thereby diminishing the necessity for expensive pre-training. However, due to the diverse architectures of LLMs, direct parameter blending proves to be unfeasible. Recently, \textsc{FuseLLM} introduced the concept of knowledge fusion to transfer the collective knowledge of multiple structurally varied LLMs into a target LLM through lightweight continual training. In this report, we extend the scalability and flexibility of the \textsc{FuseLLM} framework to realize the fusion of chat LLMs, resulting in \textsc{FuseChat}. \textsc{FuseChat} comprises two main stages. Firstly, we undertake knowledge fusion for structurally and scale-varied source LLMs to derive multiple target LLMs of identical structure and size via lightweight fine-tuning. Then, these target LLMs are merged within the parameter space, wherein we propose a novel method for determining the merging weights based on the variation ratio of parameter matrices before and after fine-tuning. We validate our approach using three prominent chat LLMs with diverse architectures and scales, namely \texttt{NH2-Mixtral-8x7B}, \texttt{NH2-Solar-10.7B}, and \texttt{OpenChat-3.5-7B}. Experimental results spanning various chat domains demonstrate the superiority of \texttt{\textsc{FuseChat}-7B} across a broad spectrum of chat LLMs at 7B and 34B scales, even surpassing \texttt{GPT-3.5 (March)} and approaching \texttt{Mixtral-8x7B-Instruct}. Our code, model weights, and data are openly accessible at \url{https://github.com/fanqiwan/FuseLLM}.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)をスクラッチからトレーニングすることは、機能と強みの異なるモデルにつながるが、このアプローチは相当なコストを発生させ、能力の冗長性をもたらす可能性がある。 代替戦略として、既存のLLMをより堅牢なLLMに組み込むことで、高価な事前訓練の必要性を軽減できる。 しかし、llmsの多様なアーキテクチャにより、直接パラメータブレンディングは実現不可能であることが証明される。 近年,複数の構造変化 LLM の集合的知識を,軽量な連続学習により目標 LLM に伝達する知識融合の概念を導入している。 本稿では、チャットLLMの融合を実現するために、textsc{FuseLLM}フレームワークのスケーラビリティと柔軟性を拡張し、その結果、textsc{FuseChat}を実現する。 \textsc{fusechat} は2つの主要なステージからなる。 まず,軽量な微調整による同一構造と大きさの複数のターゲットllmを導出するために,構造的およびスケール変数のソースllmに対する知識融合を行う。 次に,これらのLLMをパラメータ空間内にマージし,微調整前後のパラメータ行列の変動率に基づいてマージ重みを決定する手法を提案する。 アーキテクチャとスケールが多様である3つの著名なチャットLLM,すなわち \texttt{NH2-Mixtral-8x7B}, \texttt{NH2-Solar-10.7B}, \texttt{OpenChat-3.5-7B} を用いたアプローチを検証する。 様々なチャットドメインにまたがる実験結果は、7B と 34B スケールのチャット LLM の幅広い範囲における \texttt{\textsc{FuseChat}-7B} の優位性を示し、さらに \texttt{GPT-3.5 ( March)} を超え、 \texttt{Mixtral-8x7B-Instruct} に近づいた。 私たちのコード、モデルウェイト、データは、 \url{https://github.com/fanqiwan/FuseLLM}で公開アクセスできます。

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