論文の概要: Activation-Guided Consensus Merging for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14009v1
• Date: Tue, 20 May 2025 07:04:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.84436
• Title: Activation-Guided Consensus Merging for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのアクティベーションガイド型コンセンサスマージ
• Authors: Yuxuan Yao, Shuqi Liu, Zehua Liu, Qintong Li, Mingyang Liu, Xiongwei Han, Zhijiang Guo, Han Wu, Linqi Song,
• Abstract要約: textbfActivation-Guided textbfConsensus textbfMerging(textbfACM)は,層固有のマージ係数を決定するプラグインとプレイのマージフレームワークである。 L2S(Long-to-Short)と一般的なマージタスクの実験は、ACMが全てのベースラインメソッドを一貫して上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.68958388022476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research has increasingly focused on reconciling the reasoning capabilities of System 2 with the efficiency of System 1. While existing training-based and prompt-based approaches face significant challenges in terms of efficiency and stability, model merging emerges as a promising strategy to integrate the diverse capabilities of different Large Language Models (LLMs) into a unified model. However, conventional model merging methods often assume uniform importance across layers, overlooking the functional heterogeneity inherent in neural components. To address this limitation, we propose \textbf{A}ctivation-Guided \textbf{C}onsensus \textbf{M}erging (\textbf{ACM}), a plug-and-play merging framework that determines layer-specific merging coefficients based on mutual information between activations of pre-trained and fine-tuned models. ACM effectively preserves task-specific capabilities without requiring gradient computations or additional training. Extensive experiments on Long-to-Short (L2S) and general merging tasks demonstrate that ACM consistently outperforms all baseline methods. For instance, in the case of Qwen-7B models, TIES-Merging equipped with ACM achieves a \textbf{55.3\%} reduction in response length while simultaneously improving reasoning accuracy by \textbf{1.3} points. We submit the code with the paper for reproducibility, and it will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年,システム2の推論能力とシステム1の効率の整合性に注目が集まっている。 既存のトレーニングベースとプロンプトベースのアプローチは、効率と安定性の観点から大きな課題に直面していますが、モデルマージは、さまざまな大規模言語モデル(LLM)の多様な機能を統一モデルに統合するための有望な戦略として現れます。 しかしながら、従来のモデルマージ手法は、神経成分に固有の機能的不均一性を見越して、層間における均一な重要性を仮定することが多い。 この制限に対処するために、事前訓練されたモデルと微調整されたモデルのアクティベーション間の相互情報に基づいて、層固有のマージ係数を決定するプラグアンドプレイマージフレームワークである \textbf{A}ctivation-Guided \textbf{C}onsensus \textbf{M}erging (\textbf{ACM})を提案する。 ACMは、勾配計算や追加のトレーニングを必要とせずに、タスク固有の機能を効果的に維持する。 L2S(Long-to-Short)と一般的なマージタスクに関する大規模な実験は、ACMが全てのベースライン法を一貫して上回ることを示した。 例えば、Qwen-7B モデルの場合、ACM を搭載した TIES-Merging は、応答長の \textbf{55.3\%} 削減を実現し、同時に \textbf{1.3} ポイントによる推論精度を向上させる。 我々は再現性のためにそのコードを提出し、公開します。

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