論文の概要: Model Merging and Safety Alignment: One Bad Model Spoils the Bunch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14563v1
• Date: Thu, 20 Jun 2024 17:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 12:23:23.988433
• Title: Model Merging and Safety Alignment: One Bad Model Spoils the Bunch
• Title（参考訳）: モデルマージと安全アライメント: 1つの悪いモデルがぶつかる
• Authors: Hasan Abed Al Kader Hammoud, Umberto Michieli, Fabio Pizzati, Philip Torr, Adel Bibi, Bernard Ghanem, Mete Ozay,
• Abstract要約: LLM(Merging Large Language Models)は、複数の専門家のLLMを1つの汎用モデルに結合するコスト効率のよい手法である。 現在のアプローチでは、マージ時の安全性の整合性の重要性を見落とし、非常に不整合のモデルに繋がることが多い。 我々は,既存の手法がドメインの専門知識を伝達するだけでなく,ミスアライメントを伝播することを示すために,いくつかの一般的なモデルマージ手法を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.614652904151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Merging Large Language Models (LLMs) is a cost-effective technique for combining multiple expert LLMs into a single versatile model, retaining the expertise of the original ones. However, current approaches often overlook the importance of safety alignment during merging, leading to highly misaligned models. This work investigates the effects of model merging on alignment. We evaluate several popular model merging techniques, demonstrating that existing methods do not only transfer domain expertise but also propagate misalignment. We propose a simple two-step approach to address this problem: (i) generating synthetic safety and domain-specific data, and (ii) incorporating these generated data into the optimization process of existing data-aware model merging techniques. This allows us to treat alignment as a skill that can be maximized in the resulting merged LLM. Our experiments illustrate the effectiveness of integrating alignment-related data during merging, resulting in models that excel in both domain expertise and alignment.
• Abstract（参考訳）: Merging Large Language Models (LLMs) は、複数の専門家 LLM を単一の汎用モデルに組み合わせ、元のモデルの専門性を保ち、コスト効率の良い手法である。 しかしながら、現在のアプローチは、マージ時の安全性の整合性の重要性をしばしば見落とし、高度に不整合したモデルに繋がる。 本研究は, モデルマージがアライメントに及ぼす影響について検討する。 我々は,既存の手法がドメインの専門知識を伝達するだけでなく,ミスアライメントを伝播することを示すために,いくつかの一般的なモデルマージ手法を評価した。 この問題に対処するための簡単な2段階のアプローチを提案する。 一 合成安全及び領域特有データを生成すること。 (II)既存のデータ・アウェア・モデル統合手法の最適化プロセスにこれらの生成データを組み込む。 これにより、アライメントを、結果の合併 LLM において最大化できるスキルとして扱うことができる。 我々の実験は、統合中にアライメントに関連するデータを統合することの有効性を示し、結果としてドメインの専門知識とアライメントの両方に優れたモデルが生まれる。

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