論文の概要: Fine-tuning Aligned Classifiers for Merging Outputs: Towards a Superior Evaluation Protocol in Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13526v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 02:35:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:47:01.730540
• Title: Fine-tuning Aligned Classifiers for Merging Outputs: Towards a Superior Evaluation Protocol in Model Merging
• Title（参考訳）: マージ出力のための微調整アライメント分類器:モデルマージにおける上位評価プロトコルを目指して
• Authors: Fanshuang Kong, Richong Zhang, Zhijie Nie, Ziqiao Wang, Qiang Sun,
• Abstract要約: そこで本研究では,数発の未ラベルサンプルで整列型分類器を微調整するプロトコルFT-Classifierを提案する。 これらの観測結果に基づいて,数発の未ラベルサンプルで整列型分類器を微調整する新しいプロトコルFT-Classifierを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.971290900574875
• License:
• Abstract: Model merging combines multiple fine-tuned models into a single one via parameter fusion, achieving improvements across many tasks. However, in the classification task, we find a misalignment issue between merging outputs and the fine-tuned classifier, which limits its effectiveness. In this paper, we first demonstrate the following observations: (1) Merging outputs exhibit the comparable cluster effect with fine-tuned outputs, and already contain necessary classification information; (2) The misalignment between merging outputs and the fine-tuned classifier can converge to an orthogonal transformation, and alleviating this misalignment can significantly enhance the performance of merging models. Based on these observations, we then propose a new protocol FT-Classifier, which fine-tunes an aligned classifier with few-shot unlabeled samples, enabling better evaluation of merging methods and improved classification performance.
• Abstract（参考訳）: モデルマージは、複数の微調整されたモデルをパラメータ融合によって単一のモデルに結合し、多くのタスクで改善が達成される。 しかし、分類タスクでは、出力のマージと、その有効性を制限した微調整型分類器とのミスアライメントの問題が見つかる。 本稿では,(1)マージ出力が細調整された出力と同等のクラスタ効果を示し,既に必要な分類情報を含んでいること,(2)マージ出力と細調整された分類器とのミスアライメントは直交変換に収束し,このミスアライメントを緩和することでマージモデルの性能を大幅に向上させることができること,を示す。 これらの観測結果に基づいて,数発の未ラベルサンプルで整列型分類器を微調整し,マージ手法の精度向上と分類性能の向上を実現した新しいプロトコルFT分類器を提案する。

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