論文の概要: HM3: Heterogeneous Multi-Class Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19173v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 22:42:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 04:11:01.541667
• Title: HM3: Heterogeneous Multi-Class Model Merging
• Title（参考訳）: HM3:不均一なマルチクラスモデルマージ
• Authors: Stefan Hackmann,
• Abstract要約: 本研究では,補助ガードレールモデルを単一多機能モデルに統合するためのトレーニングフリーモデルマージ手法について検討する。 異種ラベル空間とマルチクラス分類器をマージする簡単な手法として、異種多クラスモデルマージ(HM3)を提案する。 BERTをベースとしたガードモデルをマージする有望な結果が報告され、その一部はソースモデルよりも平均F1スコア高くなり、推論時間を最大44%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Foundation language model deployments often include auxiliary guard-rail models to filter or classify text, detecting jailbreak attempts, biased or toxic output, or ensuring topic adherence. These additional models increase the complexity and cost of model inference, especially since many are also large language models. To address this issue, we explore training-free model merging techniques to consolidate these models into a single, multi-functional model. We propose Heterogeneous Multi-Class Model Merging (HM3) as a simple technique for merging multi-class classifiers with heterogeneous label spaces. Unlike parameter-efficient fine-tuning techniques like LoRA, which require extensive training and add complexity during inference, recent advancements allow models to be merged in a training-free manner. We report promising results for merging BERT-based guard models, some of which attain an average F1-score higher than the source models while reducing the inference time by up to 44%. We introduce self-merging to assess the impact of reduced task-vector density, finding that the more poorly performing hate speech classifier benefits from self-merging while higher-performing classifiers do not, which raises questions about using task vector reduction for model tuning.
• Abstract（参考訳）: 基礎言語モデルの展開には、テキストのフィルタリングや分類、ジェイルブレイクの試みの検出、バイアスや有害な出力、トピックの順守を保証するための補助ガードレールモデルが含まれる。 これらの追加モデルにより、モデル推論の複雑さとコストが増大する。 この問題に対処するために、これらのモデルを単一の多機能モデルに統合するためのトレーニングフリーモデルマージ手法について検討する。 異種ラベル空間とマルチクラス分類器をマージする簡単な手法として、異種多クラスモデルマージ(HM3)を提案する。 LoRAのようなパラメータ効率のよい微調整技術とは異なり、推論中に広範なトレーニングを必要とし、複雑さを増す。 BERTをベースとしたガードモデルをマージする有望な結果が報告され、その一部はソースモデルよりも平均F1スコア高くなり、推論時間を最大44%削減する。 タスクベクトル密度の低下の影響を評価するために自己統合を導入し、よりパフォーマンスの悪いヘイトスピーチ分類器は自己統合の恩恵を受ける一方、ハイパフォーマンスな分類器はそうでないことを発見し、モデルチューニングにタスクベクトル還元を用いることに関する疑問を提起する。

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