論文の概要: Model Assembly Learning with Heterogeneous Layer Weight Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21657v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 16:21:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:55:02.967174
• Title: Model Assembly Learning with Heterogeneous Layer Weight Merging
• Title（参考訳）: 不均一層重み付けによるモデル組立学習
• Authors: Yi-Kai Zhang, Jin Wang, Xu-Xiang Zhong, De-Chuan Zhan, Han-Jia Ye,
• Abstract要約: モデル統合のための新しいパラダイムであるモデルアセンブリ学習(MAL)を紹介する。 MALは、様々なモデルのパラメータをオープンエンドモデル動物園に統合し、ベースモデルの能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.8462476398611
• License:
• Abstract: Model merging acquires general capabilities without extra data or training by combining multiple models' parameters. Previous approaches achieve linear mode connectivity by aligning parameters into the same loss basin using permutation invariance. In this paper, we introduce Model Assembly Learning (MAL), a novel paradigm for model merging that iteratively integrates parameters from diverse models in an open-ended model zoo to enhance the base model's capabilities. Unlike previous works that require identical architectures, MAL allows the merging of heterogeneous architectures and selective parameters across layers. Specifically, the base model can incorporate parameters from different layers of multiple pre-trained models. We systematically investigate the conditions and fundamental settings of heterogeneous parameter merging, addressing all possible mismatches in layer widths between the base and target models. Furthermore, we establish key laws and provide practical guidelines for effectively implementing MAL.
• Abstract（参考訳）: モデルマージは、複数のモデルのパラメータを組み合わせることで、余分なデータやトレーニングなしで一般的な機能を取得する。 従来の手法では、置換不変性を用いてパラメータを同じ損失盆地に整列させることで線形モード接続を実現する。 本稿では,モデル統合のための新しいパラダイムであるモデルアセンブリ学習(MAL)を紹介する。 同一アーキテクチャを必要とする以前の作業とは異なり、MALは異種アーキテクチャと層をまたいだ選択パラメータのマージを可能にする。 具体的には、ベースモデルは複数の事前訓練されたモデルの異なるレイヤのパラメータを組み込むことができる。 本研究では,不均一パラメータ統合の条件と基本的な設定を体系的に検討し,ベースモデルとターゲットモデルの間の層幅のミスマッチに対処する。 さらに、我々は重要な法則を確立し、MALを効果的に実装するための実践的ガイドラインを提供する。

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