論文の概要: Optimal Brain Iterative Merging: Mitigating Interference in LLM Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12217v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 09:07:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:27.599975
• Title: Optimal Brain Iterative Merging: Mitigating Interference in LLM Merging
• Title（参考訳）: 最適脳反復マージ:LLMマージにおける干渉の緩和
• Authors: Zhixiang Wang, Zhenyu Mao, Yixuan Qiao, Yunfang Wu, Biye Li,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示しているが、その高い計算コストはカスタマイズに困難をもたらす。 モデルマージはコスト効率の良い代替手段を提供するが、既存のメソッドはパラメータ間の干渉に悩まされ、パフォーマンスが低下する。 本稿では,モデル内干渉とモデル間干渉を緩和する新しい手法である,最適脳反復法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.708743111945727
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities, but their high computational costs pose challenges for customization. Model merging offers a cost-effective alternative, yet existing methods suffer from interference among parameters, leading to performance degradation. In this work, we propose Optimal Brain Iterative Merging (OBIM), a novel method designed to mitigate both intra-model and inter-model interference. OBIM consists of two key components: (1) A saliency measurement mechanism that evaluates parameter importance based on loss changes induced by individual weight alterations, reducing intra-model interference by preserving only high-saliency parameters. (2) A mutually exclusive iterative merging framework, which incrementally integrates models using a binary mask to avoid direct parameter averaging, thereby mitigating inter-model interference. We validate OBIM through experiments on both Supervised Fine-Tuned (SFT) models and post-pretrained checkpoints. The results show that OBIM significantly outperforms existing merging techniques. Overall, OBIM provides an effective and practical solution for enhancing LLM merging.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示しているが、その高い計算コストはカスタマイズに困難をもたらす。 モデルマージはコスト効率の良い代替手段を提供するが、既存のメソッドはパラメータ間の干渉に悩まされ、パフォーマンスが低下する。 本研究では,モデル内干渉とモデル間干渉を緩和する新しい手法であるOBIMを提案する。 OBIMは,(1)個々の体重変化による損失変化に基づいてパラメータの重要度を評価することで,高濃度パラメータのみを保存することでモデル内干渉を低減する。 2) 直接パラメータ平均化を回避するために二項マスクを用いてモデルを漸進的に統合する相互排他的反復的統合フレームワークにより,モデル間干渉を緩和する。 我々は、スーパービジョン・ファインチューニング(SFT)モデルと事前訓練後のチェックポイントの両方の実験を通してOBIMを検証する。 その結果,OBIMは既存のマージ技術よりも優れていた。 OBIMはLLMマージを効果的かつ実用的なソリューションとして提供する。

関連論文リスト

• Efficient and Effective Weight-Ensembling Mixture of Experts for Multi-Task Model Merging [111.8456671452411]
  マルチタスク学習(MTL)は、共有モデルを利用して複数のタスクを遂行し、知識伝達を促進する。 マルチタスクモデル統合のためのウェイトエンセブリング・ミックス・オブ・エキスパート(WEMoE)手法を提案する。 WEMoEとE-WEMoEは, MTL性能, 一般化, 堅牢性の観点から, 最先端(SOTA)モデルマージ法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T07:16:31Z)
• SurgeryV2: Bridging the Gap Between Model Merging and Multi-Task Learning with Deep Representation Surgery [54.866490321241905]
  モデルマージに基づくマルチタスク学習(MTL)は、複数のエキスパートモデルをマージしてMTLを実行するための有望なアプローチを提供する。 本稿では,統合モデルの表現分布について検討し,「表現バイアス」の重要な問題を明らかにする。 このバイアスは、マージされたMTLモデルの表現と専門家モデルの間の大きな分布ギャップから生じ、マージされたMTLモデルの最適下性能に繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T11:49:40Z)
• A Stochastic Approach to Bi-Level Optimization for Hyperparameter Optimization and Meta Learning [74.80956524812714]
  我々は,現代のディープラーニングにおいて広く普及している一般的なメタ学習問題に対処する。 これらの問題は、しばしばBi-Level Optimizations (BLO)として定式化される。 我々は,与えられたBLO問題を,内部損失関数が滑らかな分布となり,外損失が内部分布に対する期待損失となるようなii最適化に変換することにより,新たな視点を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T12:10:06Z)
• MoS: Unleashing Parameter Efficiency of Low-Rank Adaptation with Mixture of Shards [35.163843138935455]
  大規模言語モデルの迅速なスケーリングには、爆発的なGPUメモリオーバーヘッドを低減するために、より軽量な微調整方法が必要である。 本研究は、純粋な共有による有害な影響を逆転させる上で、差別化が不可欠であることを示す。 本研究では,層間共有と層間共有を併用し,ほぼ費用がかからない4つの差別戦略を統合することで,Shardsの混合(MoS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T07:47:03Z)
• SMILE: Zero-Shot Sparse Mixture of Low-Rank Experts Construction From Pre-Trained Foundation Models [85.67096251281191]
  我々は、ゼロショットスパースミクチャー(SMILE)と呼ばれるモデル融合に対する革新的なアプローチを提案する。 SMILEは、余分なデータやさらなるトレーニングなしに、ソースモデルをMoEモデルにアップスケーリングできる。 画像分類やテキスト生成タスクなど,さまざまなシナリオに対して,フル微調整とLoRA微調整を用いて広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T17:32:15Z)
• DPPA: Pruning Method for Large Language Model to Model Merging [39.13317231533299]
  本稿では、複雑な微調整モデルを統合するという課題に対処するため、DPPA(Dynamic Pruning Partition Amplification)と呼ばれる2段階の手法を提案する。 提案手法は,ドメイン固有のパラメータの20%しか保持せず,他の手法に匹敵する性能を提供する。 提案手法では, プレニング後の性能が優れており, モデルマージにおける性能が20%近く向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T09:12:49Z)
• Meta-Learning Adversarial Bandit Algorithms [55.72892209124227]
  我々は,バンディットフィードバックを用いたオンラインメタラーニングについて研究する。 我々は自己協和障壁正規化器を用いてオンラインミラー降下一般化(OMD)をチューニングすることを学ぶ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T13:52:10Z)
• TIES-Merging: Resolving Interference When Merging Models [95.59265307318752]
  転送学習は、ダウンストリーム性能の改善、収束の高速化、サンプル効率の向上など、大きな利点をもたらす可能性がある。 モデルマージは、追加のトレーニングを行うことなく、複数のタスク固有のモデルを単一のモデルに組み合わせるソリューションとして登場した。 既存のマージ手法は、しばしば異なるモデルのパラメータ間の干渉を無視し、複数のモデルのマージ時に大きなパフォーマンス低下を引き起こす。 本稿では,モデル統合における新たな3つのステップとして,微調整時に少量だけ変化したパラメータをリセットし,符号衝突を解消し,最終的な一致した符号に一致したパラメータのみをマージするTIES-Mergingを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T17:31:32Z)
• Multi-Agent Reinforcement Learning via Adaptive Kalman Temporal Difference and Successor Representation [32.80370188601152]
  本稿では,マルチエージェント適応カルマン時間差分(MAK-TD)フレームワークとその継承表現に基づく変種(MAK-SR)を提案する。 提案するMAK-TD/SRフレームワークは,高次元マルチエージェント環境に関連付けられたアクション空間の連続的な性質を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T18:21:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。