論文の概要: Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods, Theories, Applications and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07666v4
• Date: Thu, 5 Sep 2024 14:37:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 01:34:07.039576
• Title: Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods, Theories, Applications and Opportunities
• Title（参考訳）: LLM, MLLM, その他におけるモデルマージ: 方法論, 理論, 応用, 機会
• Authors: Enneng Yang, Li Shen, Guibing Guo, Xingwei Wang, Xiaochun Cao, Jie Zhang, Dacheng Tao,
• Abstract要約: モデルマージは、機械学習コミュニティにおける効率的なエンパワーメント技術である。 これらの手法の体系的かつ徹底的なレビューに関する文献には大きなギャップがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.40778301238642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model merging is an efficient empowerment technique in the machine learning community that does not require the collection of raw training data and does not require expensive computation. As model merging becomes increasingly prevalent across various fields, it is crucial to understand the available model merging techniques comprehensively. However, there is a significant gap in the literature regarding a systematic and thorough review of these techniques. This survey provides a comprehensive overview of model merging methods and theories, their applications in various domains and settings, and future research directions. Specifically, we first propose a new taxonomic approach that exhaustively discusses existing model merging methods. Secondly, we discuss the application of model merging techniques in large language models, multimodal large language models, and 10+ machine learning subfields, including continual learning, multi-task learning, few-shot learning, etc. Finally, we highlight the remaining challenges of model merging and discuss future research directions. A comprehensive list of papers about model merging is available at \url{https://github.com/EnnengYang/Awesome-Model-Merging-Methods-Theories-Applications}.
• Abstract（参考訳）: モデルマージは、生のトレーニングデータの収集を必要とせず、高価な計算を必要としない、機械学習コミュニティの効率的なエンパワーメント技術である。 モデルマージが様々な分野で普及するにつれて、利用可能なモデルマージテクニックを包括的に理解することが不可欠である。 しかし、これらの手法の体系的かつ徹底的なレビューに関する文献には大きなギャップがある。 本調査では, モデルマージ手法と理論, 各種領域および環境への応用, 今後の研究方向性について概説する。 具体的には、まず、既存のモデルマージ手法を徹底的に議論する新しい分類学的アプローチを提案する。 次に,大規模言語モデル,マルチモーダルな大規模言語モデル,連続学習,マルチタスク学習,少数ショット学習などを含む10以上の機械学習サブフィールドにおけるモデルマージ手法の適用について論じる。 最後に、モデルマージの残りの課題を強調し、今後の研究方向性について議論する。 モデルマージに関する包括的な論文のリストは、 \url{https://github.com/EnnengYang/Awesome-Model-Merging-Methods-Theories-Applications} で見ることができる。

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