模型融合(model merging)指:将多个SFT模型在参数粒度上进行合并,得到一个融合模型。 Model Merging能取得近似于multi-task learning的效果,即融合模型能够同时“学会”多种任务,也可能取得更好的in-domain performance、更好的out-of-distribution generalization。 Model Merging在LLM时代也是合时宜的技术,因为它: 无需...
本文包括常见的模型融合方法、代码链接、进阶的思路。 1.线性加权融合方法 从算法的角度来看,则最常用的是采用加权型的混合推荐技术,即将来自不同推荐算法生成的候选结果及结果的分数,进一步进行组合(Ensemble)加权,生成最终的推荐排序结果。 具体来看,比较原始的加权型的方法是根据推荐效果,固定赋予各个子算法输出结果的...
在当今的大模型时代,如何高效地利用已有模型构建更强大的基础模型成为一个重要课题。传统的模型训练需要大量数据和高昂的计算成本,而模型融合则提供了一种高效的解决方案。然而,如何智能地组合不同领域的模型以发挥协同效应,仍是一个开放的问题。来自日本的Sakana AI 公司提出了一种创新的进化算法方法,自动发现模型融合...
6.使用堆叠模型S对test_meta进行最终预测test_meta与堆叠模型预测 主要观点是,我们使用基础模型的预测作为堆叠模型的特征(即元特征)。 因此,堆叠模型能够辨别哪个模型表现良好,哪个模型表现不佳。还要注意的是,train_meta的行i中的元特征不依赖于行i中的目标值,因为它们是在使用基本模型拟合过程中排除target_i的信息...
模型融合(model merging)指:将多个SFT模型在参数粒度上进行合并,得到一个融合模型。 Model Merging能取得近似于multi-task learning的效果,即融合模型能够同时“学会”多种任务,也可能取得更好的in-domain performance、更好的out-of-distribution generalization。
模型融合方法概述 在比赛中提高成绩主要有3个地方 特征工程 调参 模型融合 1. Voting 模型融合其实也没有想象的那么高大上,从最简单的Voting说起,这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类问题,有3个基础模型,那么就采取投票制的方法,投票多者确定为最终的分类。 2.Averaging 对于回归问题,一个简单直接的思...
# 模型训练 def fit(self, X, y): # 获得一级输出 dataset_train = self.stacking(X, y) # 模型融合 self.final_estimator.fit(dataset_train, y) # 堆叠输出 def stacking(self, X, y): kf = KFold(n_splits=, shuffle=True, random_state=2021) ...
模型融合是比赛后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式: 1. 简单加权融合: 回归(分类概率):算术平均融合(Arithmetic mean),几何平均融合(Geometric mean); 分类:投票(Voting); 综合:排序融合(Rank averaging),log融合。 2. stacking/blending:
模型融合作为一种提高深度模型精度和鲁棒性的技术,促进了许多应用领域的改进。“联邦学习[160]”是一种在中央服务器上聚合客户端模型的应用程序,使各方能够为函数的计算(例如各种统计数据、分类器[177])贡献数据,而不会带来隐私暴露的风险。“微调”对预训练的模型进行小幅调整,与模型融合相结合,以降低训练成本并适...
模型融合则是将基于数据的统计模型与基于物理、化学或其他科学原理的机理模型相结合,以提高模型预测的准确性、鲁棒性和可解释性。基于数据的模型通常依赖于大量历史数据和统计学习方法,能够处理复杂的非线性关系,但可解释性相对较低;而基于机理的模型则试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为,具有较...