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论文笔记：EMR-MERGING: Tuning-Free High-Performance Model Merging

news 2025/7/27 5:43:59

2024 neurips

1 intro

随着 HuggingFace、timm 和 torchvision 等开源仓库的发展，预训练与微调模型的数量激增，这导致模型部署的存储和成本负担加重。
- 多任务学习（MTL）通过联合训练多数据集来部分缓解上述问题，但它存在以下缺陷：
  - (i) 计算成本高；
  - (ii) 隐私数据限制导致数据不可获取
因此，近年来出现了**模型融合（model merging）**方法，试图通过权重合并的方式绕过训练过程，减少计算与数据开销，具备重要的实际意义。
一个简单的模型融合方法是对权重进行平均，但这往往会带来明显的性能下降
- 为此，已有研究提出了三类主流融合方法：
  - 权重加权平均类（Weighted averaging）：
    - 如 Fisher-Merging、RegMean
    - 使用 Fisher 信息矩阵或内积矩阵预计算加权系数。
  - 任务向量合成类（Task vector-based methods）：
    - 如 Task Arithmetic 、Ties-Merging 、AdaMerging ；
    - 将任务向量加和而非权重加和；
    - Ties-Merging 解决干扰问题，AdaMerging 自适应调整系数。
  - 预处理技术类（Pre-processing）
    - 如 DARE
    - 通过稀疏和缩放任务向量来减少干扰
- 尽管已有方法取得一定进展，但仍存在两大问题：
  - (1) 合并模型与原始模型/MTL 模型之间仍存在明显性能差距
  - (2) 性能提升依赖于数据或训练进行调参
论文重新审视现有融合范式
- 发现，现有方法的核心目标是：构造一个能统一处理所有任务的单一模型权重，形式如下：
- 但这种策略存在问题：
  - 当任务数量较多或任务难度较大时，一个统一权重难以同时逼近所有任务模型的表现；
  - 单一参数空间模拟多任务权重是一种次优解。
——>论文提出新的融合范式：首先提取一个统一主干模型权重，然后为每个任务构造一个轻量的任务特定模块，包括掩码和缩放器。
基于上述范式，论文提出了 EMR-Merging（Elect, Mask & Rescale-Merging） 方法。