Що таке об’єднання моделей?

Об’єднання моделей, яке часто називають ансамблевим навчанням, — це техніка в машинному навчанні та штучному інтелекті, коли кілька окремих моделей, кожна з яких призначена для певних завдань або проблем, об’єднуються в одну уніфіковану модель. Цей процес спрямований на створення більш потужної та універсальної моделі, яка може одночасно вирішувати різні завдання. Об’єднання моделей є особливо цінним, коли окремі моделі досягають успіху в різних аспектах або мають унікальні сильні сторони.

У контексті великих мовних моделей (Large Language Models, LLM) злиття моделей передбачає об’єднання LLM з різними характеристиками, ініціалізаціями або навчених на різних завданнях. Основна мета полягає в тому, щоб використовувати сильні сторони кожної окремої LLM і створити багатозадачну LLM, здатну ефективно вирішувати ширший спектр завдань. Такий підхід може призвести до значного підвищення продуктивності та ефективності, оскільки об’єднана модель може використовувати знання і можливості кожної складової моделі.

Методи ансамблевого навчання, в тому числі об’єднання моделей, можуть підвищити надійність, точність і узагальненість моделей машинного навчання. Об’єднуючи кілька моделей разом, об’єднана модель може запропонувати більш комплексні рішення і демонструвати винятково хороші результати в різних сферах.

Навіщо об’єднувати моделі ML?

Об’єднання моделей машинного навчання має численні переваги. Вони включають в себе зменшення коливань і упереджень прогнозів шляхом агрегування різних моделей за допомогою таких методів, як усереднення або голосування. Крім того, використання складних шаблонів і функцій з різних джерел даних і моделей може підвищити точність і гнучкість прогнозування. Крім того, об’єднання моделей може збільшити різноманітність і надійність прогнозів, зменшуючи залежність від одного набору даних або алгоритму.

Результатом злиття моделей є чудова продуктивність, підвищена ефективність і розширена застосовність. Це робить його цінною тактикою для використання унікальних сильних сторін різних моделей штучного інтелекту, і все це без необхідності тривалого додаткового навчання.

Стратегії поєднання LLM

Широко використовуваною технікою є об’єднання моделей шляхом усереднення їхніх ваг або параметрів. Це може призвести до створення консолідованої моделі, яка використовує знання та досвід, що містяться в кожній оригінальній моделі. Об’єднання моделей може також охоплювати асиміляцію особливостей кожної моделі. Це виявляється особливо корисним, коли моделі набули специфічних для конкретного завдання особливостей, які суттєво впливають на загальну ефективність об’єднаної моделі.

Деякі методи об’єднання моделей полегшують об’єднання моделей до попередньо визначеного шару, створюючи багатоголову модель. Ця стратегія може бути корисною, коли окремі моделі досягають успіху в різних аспектах завдання.

Деякі нещодавні дослідницькі роботи про об’єднання моделей

Об’єднання тонко налаштованих моделей для покращеного попереднього навчання

У цьому дослідженні автори визнають широке використання попередньо навчених моделей як відправної точки для задач обробки природної мови, проте створення таких моделей може бути дорогим. Вони пропонують інноваційний підхід, який полягає в об’єднанні декількох існуючих тонко налаштованих моделей шляхом усереднення їхніх ваг. Така об’єднана модель постійно перевершує попередньо навчені моделі і часто перевершує метод взаємонавчання, коли базова модель налаштовується для іншої задачі. Процес злиття демонструє меншу залежність від цільової задачі і зберігає ефективність навіть за наявності зменшення ваги. Цей підхід пропонує економічно ефективний та ресурсозберігаючий засіб для покращення ініціалізації моделі в NLP.

Вирішення проблем інтерференції при об’єднанні моделей

Навчання з перенесенням, що передбачає подальше тонке налаштування попередньо навчених моделей для наступних завдань, обіцяє покращену продуктивність, швидшу збіжність і підвищену ефективність вибірки. Однак, моделі, налаштовані під конкретні задачі, часто не можуть ефективно співпрацювати між собою. Для вирішення цієї проблеми з’явилися методи об’єднання моделей, але вони часто ігнорують інтерференцію між параметрами, що походять з різних моделей, що призводить до погіршення продуктивності. У відповідь автори представляють TIES-MERGING — метод, який вирішує проблеми інтерференції шляхом скидання параметрів, вирішення конфлікту знаків та об’єднання сумісних параметрів. TIES-MERGING перевершує існуючі методи в різних сценаріях, підкреслюючи важливість зменшення інтерференції при об’єднанні моделей для підвищення продуктивності та універсальності.

Об’єднання моделей з різних задач без додаткового навчання за допомогою ZipIt

У цьому дослідженні розглядається проблема об’єднання окремих моделей з різною ініціалізацією, кожна з яких була навчена для окремої задачі, в єдину багатозадачну модель без необхідності додаткового навчання. Хоча попередні методи об’єднання моделей добре підходять для об’єднання моделей, навчених для однієї задачі, вони не підходять для об’єднання моделей, навчених для різних задач. Автори представляють “ZipIt”, універсальний метод злиття, який можна застосовувати до довільних моделей, що мають однакову архітектуру, щоб подолати це обмеження. ZipIt включає дві ключові стратегії: по-перше, він дозволяє об’єднувати ознаки в межах кожної моделі, щоб врахувати неспільні атрибути, а по-друге, він підтримує часткове об’єднання до певного шару, створюючи таким чином багатоголову модель. Ці нововведення дають помітне покращення на 20-60% порівняно з попередніми методами, що дозволяє ефективно об’єднувати моделі, навчені на різних завданнях.

Таким чином, об’єднання моделей — це потужний метод у сфері машинного навчання, що пропонує шлях до використання колективного інтелекту декількох моделей. За допомогою усереднення вагових коефіцієнтів або інтеграції специфічних особливостей завдання, злиття досвіду може призвести до значного покращення продуктивності та універсальності моделі. У міру того, як ми заглиблюємося у світ ШІ та науки про дані, вивчення інноваційних підходів, таких як об’єднання моделей, стає необхідним для розширення меж можливого в цій галузі.