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...
深度模型融合/合并是一种新兴技术,它将多个深度学习模型的参数或预测合并为一个模型。 它结合了不同模型的能力来弥补单个模型的偏差和错误,以获得更好的性能。 然而,大规模深度学习模型(例如LLM和基础模型)上的深度模型融合面临着一些挑战,包括高计算成本、高维参数空间、不同异构模型之间的干扰等。本文将现有的深度...
模型融合采用的是同样的思想,即多个模型的组合可以改善整体的表现。集成模型是一种能在各种的机器学习任务上提高准确率的强有力技术。 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...
类似于创建集成模型的概念,这种将多个模型组合成一个模型的思想可以提升训练的收敛、提升整体性能和提升稳健性。需要强调的是,不同于传统的集成方法,模型融合和权重平均会得到一个单一模型,而不是维护多个分立的模型,如下图所示。 权重平均和模型融合(左)和多数投票(majority voting)等传统集成方法(右) 传统上讲,权...
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...
一般来说,通过融合多个不同模型的结果,可以提升最终的成绩,所以这以方法在各种数据竞赛中应用非常广泛。模型融合又可以从模型结果、模型自身、样本集等不同的角度进行融合。通过这篇文章,希望能让大家真正理解各种模型融合的方式及原理 首先,针对不同的任务(分类or回归),从简单的加权融合开始,介绍分类任务中的投票(Vot...
数据竞赛过程中若仅采用一种方法是不能得到很好的效果的,通常要进行模型融合。模型融合通常包括3种方式: 简单加权融合:( 1)回归:算数平均融合、几何平均融合;( 2)分类:投票;( 3)综合:排序融合、log融合。 stacking/blending:构建多层模型,并利用预测结果再拟合预测。
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(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。
每次生成10张,每一批里挑选相对质量最高的一张。注意,并不存在所谓的融合模型比原版模型更好的说法。都是取舍,你想要什么来弥补那也必然会丢失掉原模型的一部分特点,想要提高AI绘图的质量终究是需要回到算法和训练本身的。 送TA礼物 1楼2023-02-06 02:04回复 ...