論文の概要: It's Morphing Time: Unleashing the Potential of Multiple LLMs via Multi-objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00487v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 16:34:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 02:56:15.238553
• Title: It's Morphing Time: Unleashing the Potential of Multiple LLMs via Multi-objective Optimization
• Title（参考訳）: モーフィング時間:多目的最適化による複数LLMの可能性の解放
• Authors: Bingdong Li, Zixiang Di, Yanting Yang, Hong Qian, Peng Yang, Hao Hao, Ke Tang, Aimin Zhou,
• Abstract要約: モデルマージの目標は、複数のモデルを組み合わせることであり、それぞれが異なるタスクで優れており、個々のソースモデルよりも優れた1つのモデルにまとめることである。 既存の方法は人間の直感とカスタマイズ戦略に大きく依存している。 多目的最適化アルゴリズムを用いて最適なマージ構成の探索を自動化するMM-MO法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.54335356612006
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel approach for large language model merging via black-box multi-objective optimization algorithms. The goal of model merging is to combine multiple models, each excelling in different tasks, into a single model that outperforms any of the individual source models. However, model merging faces two significant challenges: First, existing methods rely heavily on human intuition and customized strategies. Second, parameter conflicts often arise during merging, and while methods like DARE [1] can alleviate this issue, they tend to stochastically drop parameters, risking the loss of important delta parameters. To address these challenges, we propose the MM-MO method, which automates the search for optimal merging configurations using multi-objective optimization algorithms, eliminating the need for human intuition. During the configuration searching process, we use estimated performance across multiple diverse tasks as optimization objectives in order to alleviate the parameter conflicting between different source models without losing crucial delta parameters. We conducted comparative experiments with other mainstream model merging methods, demonstrating that our method consistently outperforms them. Moreover, our experiments reveal that even task types not explicitly targeted as optimization objectives show performance improvements, indicating that our method enhances the overall potential of the model rather than merely overfitting to specific task types. This approach provides a significant advancement in model merging techniques, offering a robust and plug-and-play solution for integrating diverse models into a unified, high-performing model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ブラックボックス多目的最適化アルゴリズムを用いた大規模言語モデル統合のための新しいアプローチを提案する。 モデルマージの目標は、複数のモデルを組み合わせることであり、それぞれが異なるタスクで優れており、個々のソースモデルよりも優れた1つのモデルにまとめることである。 まず、既存の手法は人間の直感とカスタマイズされた戦略に大きく依存します。 第2に、パラメータの衝突はマージ時に発生することが多く、DARE [1]のようなメソッドがこの問題を軽減する一方で、パラメータを確率的にドロップする傾向にあり、重要なデルタパラメータが失われるリスクがある。 これらの課題に対処するために,多目的最適化アルゴリズムを用いた最適マージ構成の探索を自動化し,人間の直感を不要とするMM-MO手法を提案する。 構成探索プロセスでは,複数のタスクにまたがる推定性能を最適化の目的として利用し,重要なデルタパラメータを失うことなく,異なるソースモデル間のパラメータの衝突を軽減する。 我々は、他の主流モデルマージ手法との比較実験を行い、我々の手法がそれらを一貫して上回ることを示した。 さらに, 最適化対象として明示的にターゲットされていないタスクタイプにおいても, 性能の向上が示され, 特定のタスクタイプに過度に適合するのではなく, モデル全体のポテンシャルを高めることが示唆された。 このアプローチは、多様なモデルを統一されたハイパフォーマンスなモデルに統合するための堅牢でプラグアンドプレイなソリューションを提供する。

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