論文の概要: Multi-Level Collaboration in Model Merging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01268v1
- Date: Mon, 03 Mar 2025 07:45:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:23:00.338213
- Title: Multi-Level Collaboration in Model Merging
- Title（参考訳）: モデル統合における多層協調
- Authors: Qi Li, Runpeng Yu, Xinchao Wang,
- Abstract要約: 本稿では,モデルマージとモデルアンサンブルの本質的な関係について考察する。
これまでの制限が満たされていない場合でも、モデルのマージによって、アンサンブルと同じような、ほぼ同一かつ優れたパフォーマンスを達成する方法がまだ存在することが分かっています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.31088116526825
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- Abstract: Parameter-level model merging is an emerging paradigm in multi-task learning with significant promise. Previous research has explored its connections with prediction-level model ensembling-commonly viewed as the upper bound for merging-to reveal the potential of achieving performance consistency between the two. However, this observation relies on certain preconditions, such as being limited to two models, using ViT-based models, and all models are fine-tuned from the same pre-trained checkpoint. To further understand the intrinsic connections between model merging and model ensembling, this paper explores an interesting possibility: If these restrictions are removed, can performance consistency still be achieved between merging and ensembling? To answer this question, we first theoretically establish a performance correlation between merging and ensembling. We find that even when previous restrictions are not met, there is still a way for model merging to attain a near-identical and superior performance similar to that of ensembling. To verify whether our findings are practical, we introduce a validation framework termed Neural Ligand (NeuLig). The learning process of NeuLig is meticulously designed with a specialized loss function supported by theoretical foundations. Experimental results demonstrate the robust resilience of NeuLig in terms of both model scale and the number of collaborating models. For instance, for the case involving 5 CLIP-ViT-B/32 models, parameter-level merging achieves the same performance as prediction-level ensembling (merging: 95.44% vs. ensembling: 95.46%).
- Abstract（参考訳）: パラメータレベルのモデルマージはマルチタスク学習における新たなパラダイムであり、大きな可能性を秘めている。
従来の研究では,合併の上限として一般的に見られている予測レベルのモデルエンハンブルとの関係を探求し,両者のパフォーマンス整合性を実現する可能性を明らかにしている。
しかし、この観察は、ViTベースのモデルを使用して、2つのモデルに制限されるような特定の事前条件に依存し、全てのモデルは、同じ事前訓練されたチェックポイントから微調整される。
モデルマージとモデルエンハンブルの本質的な関係をより深く理解するために、本論文は興味深い可能性を探る: もしこれらの制限が取り除かれたら、マージとエンハンブルの間にパフォーマンスの一貫性が達成できるだろうか?
この疑問に答えるために、我々はまず、マージとアンサンブルの間の性能相関を理論的に確立する。
これまでの制限が満たされていない場合でも、モデルのマージによって、アンサンブルと同じような、ほぼ同一かつ優れたパフォーマンスを達成する方法がまだ存在することが分かっています。
そこで我々はNeuLig(NeuLig)と呼ばれる検証フレームワークを導入する。
NeuLigの学習プロセスは、理論的基礎によって支えられた特別な損失関数で慎重に設計されている。
実験結果は,モデルスケールと協調モデル数の両方の観点から,NeuLigの頑健なレジリエンスを示す。
例えば、5つのCLIP-ViT-B/32モデルを含む場合、パラメータレベルのマージは予測レベルのエンハンブルと同じパフォーマンスを達成する(マージ:95.44%、エンハンブル:95.46%)。
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