論文の概要: Non-Uniform Parameter-Wise Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15467v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 00:05:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:38.565354
• Title: Non-Uniform Parameter-Wise Model Merging
• Title（参考訳）: 非一様パラメーターワイズモデルマージ
• Authors: Albert Manuel Orozco Camacho, Stefan Horoi, Guy Wolf, Eugene Belilovsky,
• Abstract要約: 我々は新しいアプローチであるNon-uniformを導入する。 賢いモデルマージ(英: wise Model Merging、NP Merge)は、各モデルのコントリビューションを学習することでモデルをマージする手法である。 勾配ベースの最適化を使った最終モデルへのパラメータ。 提案手法の有効性を実証的に実証し, 過去の手法よりも優れていた各種アーキテクチャのモデルを複数設定でマージする手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.989809995141044
• License:
• Abstract: Combining multiple machine learning models has long been a technique for enhancing performance, particularly in distributed settings. Traditional approaches, such as model ensembles, work well, but are expensive in terms of memory and compute. Recently, methods based on averaging model parameters have achieved good results in some settings and have gained popularity. However, merging models initialized differently that do not share a part of their training trajectories can yield worse results than simply using the base models, even after aligning their neurons. In this paper, we introduce a novel approach, Non-uniform Parameter-wise Model Merging, or NP Merge, which merges models by learning the contribution of each parameter to the final model using gradient-based optimization. We empirically demonstrate the effectiveness of our method for merging models of various architectures in multiple settings, outperforming past methods. We also extend NP Merge to handle the merging of multiple models, showcasing its scalability and robustness.
• Abstract（参考訳）: 複数の機械学習モデルを組み合わせることは、特に分散設定において、パフォーマンスを向上させるためのテクニックとして長い間使われてきた。 モデルアンサンブルのような従来のアプローチはうまく機能するが、メモリと計算の点で高価である。 近年,モデルパラメータの平均化に基づく手法は,いくつかの設定において良好な結果を得ており,人気を博している。 しかし、トレーニング軌跡の一部を共有していないモデルの初期化は、ニューロンを整列させた後でも、単にベースモデルを使用するよりも悪い結果をもたらす可能性がある。 本稿では,非一様パラメータワイドモデルマージ (NP Merge) という新しい手法を導入し,勾配に基づく最適化を用いて各パラメータの最終的なモデルへの寄与を学習することによってモデルをマージする。 提案手法の有効性を実証的に実証し, 過去の手法よりも優れていた各種アーキテクチャのモデルを複数設定でマージする手法の有効性を実証した。 また、NP Mergeを拡張して複数のモデルのマージを処理し、そのスケーラビリティと堅牢性を示します。

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