开源LLM世界百花齐放,除了通用Base模型、SFT模型之外,另有一类融合模型(merged model) 常出现在各类榜单的top位置。 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-doma...
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: 构建多层模型,并利用预测结果再拟合预测。 3. boosting/bagging:...
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...
模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合。 模型融合是后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式: ...
最终训练的融合模型就像一个真正模型,具有预测能力,分类能力,回归能力。 之前发布过文章《模型竞赛大杀器-融合模型(stacking)》介绍融合模型stacking,具体细节大家可以去看看。 1.融合模型stacking难以应用于商业模型 因为融合模型stacking堆叠集成的计算时间比单个机器学习模型要长得多。商业公司模型要考虑算法复杂度,时间成...
1. 权重平均和模型融合可将多个 LLM 组合成单个更好的模型,并且这个新模型还没有传统集成方法的典型缺陷,比如更高的资源需求。 2. 代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型 LLM 来提升已有大型 LLM 的性能,这个过程无需改变大模型的权重。 3. 通过将多个小型模块组合起来创建混合专家模型,可让所得 LLM ...
几个具有共同目标的分类器称为多分类器。 在机器学习中,多分类器是一组不同的分类器,它们进行估算并融合在一起,得到一个结合它们的结果。 许多术语用于指多分类器:多模型,多分类器系统,组合分类器,决策委员会等。它们可以分为两大类: 集成方法:指使用相同的学习技术组合成一组系统来创建新系统。 套袋和提升是...
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。 23年9月国防科大、京东和北理工的论文“Deep Model Fusion: A Survey”。 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...
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...