論文の概要: Pareto Merging: Multi-Objective Optimization for Preference-Aware Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12105v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 13:03:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:24:47.126084
• Title: Pareto Merging: Multi-Objective Optimization for Preference-Aware Model Merging
• Title（参考訳）: Pareto Merging: 優先順位対応モデルマージのための多目的最適化
• Authors: Weiyu Chen, James Kwok,
• Abstract要約: 本稿では,各ベースモデルのタスク上でのマージモデルの性能を目的として扱う,嗜好意識のモデルマージ問題を提案する。 提案したモデルマージにより,多様なトレードオフモデルが生成され,最先端のマージベースラインと比較して高いテスト精度が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.186194228460273
• License:
• Abstract: Model merging, which combines multiple models into a single model, has gained popularity in recent years. By efficiently integrating the capabilities of various models, this significantly reduces the parameter count and memory usage. However, current methods can only produce one single merged model. This necessitates a performance trade-off due to conflicts among the various models, and the resultant one-size-fits-all model may not align with the preferences of different users who may prioritize certain models over others. To address this issue, we propose preference-aware model merging, and formulate this as a multi-objective optimization problem in which the performance of the merged model on each base model's task is treated as an objective. In a single merging process, the proposed parameter-efficient structure generates a Pareto set of merged models, with each representing a Pareto-optimal solution for a preference. Users can then select merged models tailored to their preferences from this learned Pareto set. Experimental results demonstrate that the proposed Pareto Merging produces diverse trade-off models and achieves higher test accuracy compared to state-of-the-art merging baselines.
• Abstract（参考訳）: 複数のモデルを1つのモデルに組み合わせたモデルマージが近年人気を集めている。 様々なモデルの機能を効率的に統合することにより、パラメータカウントとメモリ使用量を大幅に削減できる。 しかし、現在の方法では単一のマージモデルしか生成できない。 これは、様々なモデル間の対立によるパフォーマンス上のトレードオフを必要とし、結果として得られる1サイズフィットのモデルは、特定のモデルを他のモデルよりも優先する可能性のある異なるユーザの好みと一致しないかもしれない。 この問題に対処するため、我々は、各ベースモデルのタスクにおけるマージモデルの性能を目的として扱う多目的最適化問題として、嗜好を考慮したモデルマージを提案し、これを定式化する。 1つのマージプロセスにおいて、提案したパラメータ効率構造は、それぞれが好みのパレート最適解を表す、マージされたモデルのパレート集合を生成する。 ユーザーは、この学習されたParetoセットから好みに合わせてマージされたモデルを選択できる。 実験結果から,提案したPareto Mergingは多種多様なトレードオフモデルを生成し,最先端のマージベースラインと比較して高いテスト精度を実現することが示された。

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