音声_再学習不要のモデル強化手法：『モデルマージ』の基礎と最新動向
Автор: 論文紹介チャネル
Загружено: 2025-12-16
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Yang, Enneng, et al. "Model merging in llms, mllms, and beyond: Methods, theories, applications and opportunities." arXiv:2408.07666 (2024).
LLM、MLLM等におけるモデルマージ：手法、理論、応用、機会
モデルマージ（モデル融合とも呼ばれる）は、元の訓練データや高価な計算を必要とせずに、異なる能力を持つ複数の個別モデルのパラメータを統合し、一つの汎用モデルを構築する効率的な技術です。この手法は、推論時にすべての個別モデルを保持する必要があるアンサンブル学習とは異なり、最終的に単一のモデルのみを推論に使用するため、計算コストとメモリ効率の面で大きな利点があります。
本ブリーフィングは、モデルマージに関する包括的な調査論文を要約したものであり、その主要なテーマ、手法、応用、そして将来の展望を明らかにします。主な内容は以下の通りです。
1. 手法の分類: モデルマージ手法を「マージ前」と「マージ中」の2つのフェーズに分ける新しい分類法を提案しています。マージ前手法は、線形化ファインチューニングや重みアライメントなど、マージに適した条件を整えることを目的とします。マージ中手法は、タスクの競合を解決しながらパラメータを統合する技術で、単純な平均化から、重み付け、部分空間射影、動的ルーティングなど高度な戦略まで多岐にわたります。
2. 広範な応用: モデルマージは、基盤モデル（大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）、視覚生成モデル）や、10以上の機械学習サブ分野で様々な課題解決に貢献しています。
◦ 基盤モデル: LLMにおける有害コンテンツの抑制（無害化）や知識の意図的な忘却（アンラーニング）、専門家モデルの能力統合、MLLMにおける複数モダリティの融合、生成モデルにおけるスタイル混合などが実現されています。
◦ 機械学習サブ分野: 継続学習における「破滅的忘却」の緩和、マルチタスク学習における知識転移の促進、連合学習におけるローカルモデルの効率的な集約、敵対的学習における攻撃・防御戦略など、多岐にわたる応用が確認されています。
3. 課題と将来性: モデルマージは急速に発展している一方で、いくつかの重要な課題が残されています。具体的には、マージ後のモデルと個別の専門家モデルとの性能ギャップ、理論的保証の欠如、知的財産保護や悪意のある攻撃に対する信頼性の問題、そして大規模モデルを扱う際のメモリ・計算コストの問題です。これらの課題の解決は、今後の研究における重要な方向性となります。
総じて、モデルマージは、モデルの能力をモジュール式かつ効率的に強化するための強力なツールであり、人工知能分野におけるさらなる発展と実用化に大きく貢献する可能性を秘めています。
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