論文の概要: ATM: Improving Model Merging by Alternating Tuning and Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03055v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 12:42:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:44.611615
• Title: ATM: Improving Model Merging by Alternating Tuning and Merging
• Title（参考訳）: ATM: チューニングとマージの交換によるモデルマージの改善
• Authors: Luca Zhou, Daniele Solombrino, Donato Crisostomi, Maria Sofia Bucarelli, Fabrizio Silvestri, Emanuele Rodolà,
• Abstract要約: タスクベクトルをマルチタスク勾配にリンクすることで、タスクベクトルの有効性を動機付ける。 単一エポックなシナリオでは、タスクベクトルは、マルチタスク設定において勾配降下によって得られる勾配と数学的に等価である。 タスクベクトルは等式が維持されたときに最適に動作し、その有効性は最初のエポック勾配によって大きく駆動される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.12778778313037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model merging has recently emerged as a cost-efficient paradigm for multi-task learning. Among current approaches, task arithmetic stands out for its simplicity and effectiveness. In this paper, we motivate the effectiveness of task vectors by linking them to multi-task gradients. We show that in a single-epoch scenario, task vectors are mathematically equivalent to the gradients obtained via gradient descent in a multi-task setting, and still approximate these gradients in subsequent epochs. Furthermore, we show that task vectors perform optimally when equality is maintained, and their effectiveness is largely driven by the first epoch's gradient. Building on this insight, we propose viewing model merging as a single step in an iterative process that Alternates between Tuning and Merging (ATM). This method acts as a bridge between model merging and multi-task gradient descent, achieving state-of-the-art results with the same data and computational requirements. We extensively evaluate ATM across diverse settings, achieving up to 20% higher accuracy in computer vision and NLP tasks, compared to the best baselines.Finally, we provide both empirical and theoretical support for its effectiveness, demonstrating increased orthogonality between task vectors and proving that ATM minimizes an upper bound on the loss obtained by jointly finetuning all tasks.
• Abstract（参考訳）: モデルマージは、最近、マルチタスク学習のためのコスト効率のパラダイムとして登場した。 現在のアプローチでは、タスク算術はその単純さと有効性で際立っている。 本稿では,タスクベクトルをマルチタスク勾配にリンクすることで,タスクベクトルの有効性を動機づける。 一つのエポックなシナリオでは、タスクベクトルはマルチタスク設定における勾配降下によって得られる勾配と数学的に等価であり、なおもその後のエポックではこれらの勾配を近似していることが示される。 さらに,タスクベクトルは等式を維持する際に最適に動作し,その有効性は最初のエポック勾配によって大きく左右されることを示す。 この知見に基づいて、チューニングとマージ(ATM)を交互に行う反復プロセスにおける単一のステップとして、ビューングモデルマージを提案する。 この手法は、モデルマージとマルチタスク勾配勾配のブリッジとして機能し、同じデータと計算要求で最先端の結果を達成する。 我々は,コンピュータビジョンとNLPタスクの精度を最大20%向上させ,その有効性に対する実証的および理論的サポートを提供し,タスクベクトル間の直交性の向上を示し,ATMが全てのタスクを協調的に微調整することで得られる損失の上限を最小化することを証明する。

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