論文の概要: Sens-Merging: Sensitivity-Guided Parameter Balancing for Merging Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12420v2
• Date: Wed, 19 Feb 2025 12:34:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:01:44.213492
• Title: Sens-Merging: Sensitivity-Guided Parameter Balancing for Merging Large Language Models
• Title（参考訳）: Sens-Merging:大規模言語モデルの統合のための感度誘導パラメータバランス
• Authors: Shuqi Liu, Han Wu, Bowei He, Xiongwei Han, Mingxuan Yuan, Linqi Song,
• Abstract要約: Sens-Mergingはモデルマージのための感度誘導係数調整法である。 本研究では,Sens-Mergingが一般知識,数学的推論,コード生成タスクにおいて,性能を著しく向上させることを示す。 本研究は,タスク固有のスケーリングとタスク間の重要なトレードオフを明らかにし,今後のモデルマージ戦略の洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.741460682103863
• License:
• Abstract: Recent advances in large language models have led to numerous task-specialized fine-tuned variants, creating a need for efficient model merging techniques that preserve specialized capabilities while avoiding costly retraining. While existing task vector-based merging methods show promise, they typically apply uniform coefficients across all parameters, overlooking varying parameter importance both within and across tasks. We present Sens-Merging, a sensitivity-guided coefficient adjustment method that enhances existing model merging techniques by operating at both task-specific and cross-task levels. Our method analyzes parameter sensitivity within individual tasks and evaluates cross-task transferability to determine optimal merging coefficients. Extensive experiments on Mistral 7B and LLaMA2-7B/13B models demonstrate that Sens-Merging significantly improves performance across general knowledge, mathematical reasoning, and code generation tasks. Notably, when combined with existing merging techniques, our method enables merged models to outperform specialized fine-tuned models, particularly in code generation tasks. Our findings reveal important trade-offs between task-specific and cross-task scalings, providing insights for future model merging strategies.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの最近の進歩は、タスクに特化して微調整された多くのバリエーションをもたらし、コストのかかる再訓練を回避しつつ、特殊能力を保った効率的なモデルマージ技術の必要性を生み出している。 既存のタスクベクトルベースのマージ手法は将来性を示すが、通常は全てのパラメータに一様係数を適用する。 タスク固有レベルとクロスタスクレベルの両方で操作することで既存のモデルマージ技術を強化する感度誘導係数調整法であるSens-Mergingを提案する。 本手法は,各タスクのパラメータ感度を解析し,最適マージ係数を決定するためにクロスタスク転送性を評価する。 Mistral 7B と LLaMA2-7B/13B モデルに対する大規模な実験により、Sens-Merging は一般知識、数学的推論、コード生成タスクにおいて性能を大幅に向上することが示された。 特に,既存のマージ手法と組み合わせることで,特にコード生成タスクにおいて,マージされたモデルが特別に調整されたモデルよりも優れていることを示す。 本研究は,タスク固有のスケーリングとタスク間の重要なトレードオフを明らかにし,今後のモデルマージ戦略の洞察を提供する。

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