論文の概要: MAP: Low-compute Model Merging with Amortized Pareto Fronts via Quadratic Approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07529v3
• Date: Mon, 2 Sep 2024 20:42:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 17:51:09.103622
• Title: MAP: Low-compute Model Merging with Amortized Pareto Fronts via Quadratic Approximation
• Title（参考訳）: MAP: 擬似近似によるアモータイズされたパレートフロントとの低計算モデル融合
• Authors: Lu Li, Tianyu Zhang, Zhiqi Bu, Suyuchen Wang, Huan He, Jie Fu, Yonghui Wu, Jiang Bian, Yong Chen, Yoshua Bengio,
• Abstract要約: モデルマージは、同じトレーニング済みモデルから細調整された複数のシングルタスクモデルをマルチタスクモデルに結合する効果的なアプローチである。 既存のモデルマージ手法は、平均的なタスク精度の向上に重点を置いている。 Amortized Pareto Front (MAP) を用いた新しい低計算アルゴリズム Model Merging を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.47072100963017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model merging has emerged as an effective approach to combine multiple single-task models, fine-tuned from the same pre-trained model, into a multitask model. This process typically involves computing a weighted average of the model parameters without any additional training. Existing model-merging methods focus on enhancing average task accuracy. However, interference and conflicts between the objectives of different tasks can lead to trade-offs during model merging. In real-world applications, a set of solutions with various trade-offs can be more informative, helping practitioners make decisions based on diverse preferences. In this paper, we introduce a novel low-compute algorithm, Model Merging with Amortized Pareto Front (MAP). MAP identifies a Pareto set of scaling coefficients for merging multiple models to reflect the trade-offs. The core component of MAP is approximating the evaluation metrics of the various tasks using a quadratic approximation surrogate model derived from a pre-selected set of scaling coefficients, enabling amortized inference. Experimental results on vision and natural language processing tasks show that MAP can accurately identify the Pareto front. To further reduce the required computation of MAP, we propose (1) a Bayesian adaptive sampling algorithm and (2) a nested merging scheme with multiple stages.
• Abstract（参考訳）: モデルマージは、同じトレーニング済みモデルから微調整された複数のシングルタスクモデルをマルチタスクモデルに結合する効果的なアプローチとして登場した。 このプロセスは通常、追加のトレーニングなしでモデルのパラメータの重み付け平均を計算する。 既存のモデルマージ手法は、平均的なタスク精度の向上に重点を置いている。 しかしながら、異なるタスクの目的間の干渉と矛盾は、モデルマージ時のトレードオフにつながる可能性がある。 現実世界のアプリケーションでは、さまざまなトレードオフを伴う一連のソリューションがより有益なものになり、実践者がさまざまな好みに基づいて意思決定するのに役立つ。 本稿では,新しい低計算アルゴリズムであるモデルマージングとアモータライズされたパレートフロント(MAP)を提案する。 MAPは、複数のモデルをマージしてトレードオフを反映するためのParetoのスケーリング係数のセットを特定する。 MAPのコアコンポーネントは、事前選択されたスケーリング係数の集合から導かれる二次近似代理モデルを用いて、様々なタスクの評価指標を近似し、償却推論を可能にすることである。 視覚および自然言語処理タスクの実験結果は、MAPがパレートフロントを正確に識別できることを示している。 さらにMAPの計算量を削減するために,(1)ベイズ適応型サンプリングアルゴリズムを提案し,(2)複数段階のネスト型マージ方式を提案する。

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