探索大型语言模型（LLM）的模型合并技术

在人工智能发展的过程中，模型合并作为提高大型语言模型（LLM）效率和性能的一种方法，正在获得关注。根据NVIDIA的信息，组织通常面临运行多个实验以定制LLM的挑战，而结果往往只有一个有用的模型。这一过程虽然具有成本效益，但导致了计算能力和开发者时间等资源的浪费。

理解模型合并

模型合并通过结合多个定制LLM的权重来解决这些挑战，从而提高资源利用率，并为成功的模型增加价值。这一技术有两个主要的好处：通过重新利用失败的实验减少实验浪费，并提供一种成本效益更高的联合训练替代方案。

模型合并涉及将多种策略整合到一个单一的实体中，旨在实现资源节约和提升任务特定性能。其中一个显著的工具是mergekit，由Arcee AI开发的开源库。

主要的合并方法

存在几种模型合并的方法，每种方法都有其独特的方式和复杂性。包括：

• Model Soup：这种方法平均多个微调模型的权重，可能提高准确性而不增加推理时间。在天真和贪婪的方式中实现，在包括LLM在内的多个领域中展示了有前景的结果。
• Spherical Linear Interpolation (SLERP)： SLERP通过计算两个点在曲面上的最短路径，以更复杂的方式平均模型权重，保持每个模型的独特特性。
• 任务算术和任务向量：这些方法利用任务向量，捕捉模型定制期间的权重更新。任务算术涉及线性地合并这些向量，而TIES合并使用启发式方法解决潜在的冲突。
• DARE：虽然不是直接的合并技术，但DARE通过丢弃大量任务向量更新并重新缩放剩余的权重来增强模型合并，保持模型的功能性。

进展与应用

模型合并越来越多地被认为是一种实用的方法，以最大化LLM的效用。Model Soup、SLERP、任务算术和TIES合并等技术允许组织在同一家族中合并多个模型，促进实验数据和跨组织工作的重用。

随着这些技术的不断发展，它们有望成为高性能LLM开发的核心。包括基于进化的方法在内的持续进展，突显了模型合并在生成AI领域的潜力，其中新的应用和方法不断被测试和验证。

欲了解更多关于模型合并技术的详细信息，请访问NVIDIA上的原文。