論文の概要: MERGE$^3$: Efficient Evolutionary Merging on Consumer-grade GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10436v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 12:04:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:32:58.677686
• Title: MERGE$^3$: Efficient Evolutionary Merging on Consumer-grade GPUs
• Title（参考訳）: MERGE$^3$: コンシューマグレードGPUの効率的な進化的マージ
• Authors: Tommaso Mencattini, Adrian Robert Minut, Donato Crisostomi, Andrea Santilli, Emanuele Rodolà,
• Abstract要約: MERGE$3$は、単一のGPU上での進化的マージを可能にする効率的なフレームワークである。 MerGE$3$は、評価のためのデータセットの削減、アイテム応答理論(IRT)を用いたモデル能力の推定、IRTベースのパフォーマンス推定器による最適なマージの進化によってこれを達成します。 提案手法は,言語間の知識を変換し,計算オーバーヘッドを大幅に低減した,最先端の多言語・多言語統合を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.791853860278914
• License:
• Abstract: Evolutionary model merging enables the creation of high-performing multi-task models but remains computationally prohibitive for consumer hardware. We introduce MERGE$^3$, an efficient framework that makes evolutionary merging feasible on a single GPU by reducing fitness computation costs 50$\times$ while preserving performance. MERGE$^3$ achieves this by Extracting a reduced dataset for evaluation, Estimating model abilities using Item Response Theory (IRT), and Evolving optimal merges via IRT-based performance estimators. Our method enables state-of-the-art multilingual and cross-lingual merging, transferring knowledge across languages with significantly lower computational overhead. We provide theoretical guarantees and an open-source library, democratizing high-quality model merging.
• Abstract（参考訳）: 進化的モデルの統合は、高性能なマルチタスクモデルの作成を可能にするが、消費者ハードウェアでは計算的に禁止されている。 MERGE$^3$は、1つのGPU上での進化的マージを実現するための効率的なフレームワークであり、性能を保ちながら、フィットネス計算コストを50$\times$に抑える。 MERGE$^3$は、評価のためのデータセットの削減、アイテム応答理論(IRT)を用いたモデル能力の推定、IRTベースのパフォーマンス推定器による最適なマージの進化によってこれを達成します。 提案手法は,言語間の知識を変換し,計算オーバーヘッドを大幅に低減した,最先端の多言語・多言語統合を実現する。 理論的な保証とオープンソースライブラリを提供し、高品質なモデル統合を民主化します。

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