Слияние моделей: новый подход к обучению и обобщению

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод объединения нескольких моделей машинного обучения для повышения их эффективности и адаптивности к новым данным.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Наблюдения показывают, что объединенная модель, полученная методами SAMerging и AdaMerging, демонстрирует поведение функции потерь при возмущении вдоль векторов задач, представляющих наборы данных EuroSAT и SUN397, что указывает на ее устойчивость и обобщающую способность в задачах классификации изображений.

В статье представлен SAMerging — техника слияния моделей, использующая концепцию плоских минимумов для улучшения обобщающей способности и повышения эффективности многозадачного обучения.

Объединение моделей представляется перспективной альтернативой совместному многозадачному обучению, однако теоретическое обоснование обобщающей способности полученных моделей остается недостаточно изученным. В работе ‘Model Merging via Multi-Teacher Knowledge Distillation’ предложен новый подход к объединению моделей, основанный на дистилляции знаний от нескольких учителей и использовании концепции «плоских минимумов» для повышения устойчивости и эффективности. Авторы показали, что минимизация расхождения Кульбака-Лейблера между учителями и объединенной моделью напрямую снижает верхнюю границу риска, а применение метода SAMerging позволяет достичь передовых результатов в задачах компьютерного зрения и обработки естественного языка. Способно ли данное направление исследований открыть новые горизонты в области переноса знаний и создания универсальных моделей искусственного интеллекта?

Обобщение как Искусство: Проблема Обучения в Глубоких Сетях

Несмотря на впечатляющие успехи в решении узкоспециализированных задач, глубокие нейронные сети зачастую демонстрируют ограниченную способность к обобщению — то есть, к успешной работе с данными, отличными от тех, на которых они обучались. Данное ограничение представляет собой серьезную проблему для практического применения искусственного интеллекта в реальных условиях, где входные данные редко полностью совпадают с обучающей выборкой. Например, модель, отлично распознающая кошек на фотографиях, сделанных в студии, может столкнуться с трудностями при распознавании тех же кошек на видео, снятых в условиях плохой освещенности или с необычного ракурса. Эта неспособность к адаптации к незнакомым ситуациям подчеркивает необходимость разработки новых методов, позволяющих повысить устойчивость и надежность глубоких нейронных сетей в непредсказуемой среде.

Традиционные подходы к улучшению обобщающей способности глубоких нейронных сетей, такие как увеличение объема обучающих данных или применение различных методов регуляризации, зачастую сталкиваются с существенными ограничениями. Сбор и аннотация больших объемов данных требует значительных вычислительных ресурсов и времени, а также может быть затруднена в определенных областях. Методы регуляризации, хотя и помогают предотвратить переобучение, не всегда обеспечивают гарантированное улучшение обобщающей способности и могут потребовать тщательной настройки гиперпараметров. Более того, теоретические гарантии эффективности этих методов часто отсутствуют, что делает процесс построения надежных и устойчивых к новым данным моделей сложной и эмпирической задачей. Необходимость поиска более эффективных и теоретически обоснованных стратегий для улучшения обобщающей способности остается актуальной проблемой в области глубокого обучения.

Понимание взаимосвязи между сложностью модели, геометрией функции потерь и способностью к обобщению является ключевым фактором при создании надежных и устойчивых систем искусственного интеллекта. Исследования показывают, что сложные модели, хотя и способны точно воспроизводить данные обучения, часто демонстрируют низкую производительность на новых, ранее не встречавшихся данных. Геометрия функции потерь, определяющая «ландшафт» оптимизации, играет важную роль: «плоские» области в этом ландшафте способствуют лучшей обобщающей способности, в то время как «острые» минимумы могут приводить к переобучению. Таким образом, эффективное проектирование архитектуры модели и алгоритмов оптимизации должно учитывать не только достижение минимального значения функции потерь на обучающей выборке, но и характеристики геометрии этого ландшафта, что позволит создавать системы, способные надежно работать в реальных условиях и адаптироваться к новым данным.

Анализ ландшафта потерь показывает, что объединение моделей SAMerging и AdaMerging на наборе данных TA-8, с возмущениями, созданными на основе EuroSAT и SUN397, приводит к более стабильному обучению.

Поиск Плоских Минимумов: Путь к Лучшим Решениям

Недавние исследования в области машинного обучения показали, что “плоские минимумы” — точки в пространстве параметров модели, характеризующиеся низкой кривизной функции потерь — коррелируют с улучшенной способностью модели к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся данные. В отличие от “острых” минимумов, где небольшие изменения параметров приводят к значительному увеличению функции потерь, плоские минимумы обладают большей устойчивостью к возмущениям. Это связано с тем, что в плоских минимумах существует больше степеней свободы, позволяющих модели адаптироваться к незначительным изменениям во входных данных без существенного ухудшения производительности. Таким образом, поиск и использование плоских минимумов рассматривается как перспективный подход к повышению обобщающей способности моделей машинного обучения.

Метод Sharpness-Aware Minimization (SAM) представляет собой технику оптимизации, предназначенную для поиска более плоских минимумов в пространстве потерь во время обучения модели. В отличие от стандартных методов, которые стремятся к достижению минимального значения функции потерь, SAM учитывает не только значение, но и кривизну этой функции в окрестности текущей точки. Это достигается путем вычисления градиента функции потерь не в текущей точке, а в точке, возмущенной в направлении максимальной чувствительности. После этого градиент вычисляется и используется для обновления параметров модели, что способствует поиску решений, менее чувствительных к небольшим изменениям во входных данных и, как следствие, обладающих лучшей обобщающей способностью.

Метод Sharpness-Aware Minimization (SAM) направлен на поиск решений, устойчивых к небольшим изменениям входных данных или параметров модели. Принцип действия SAM заключается в максимизации потерь в окрестности текущей точки параметров, что позволяет выявить решения с низкой чувствительностью к возмущениям. В результате, модель, обученная с использованием SAM, демонстрирует повышенную обобщающую способность, поскольку менее подвержена переобучению на тренировочных данных и лучше адаптируется к новым, ранее не встречавшимся данным. Это достигается за счет того, что устойчивые к возмущениям решения, как правило, располагаются в областях с низкой кривизной в пространстве потерь, что способствует более надежной работе модели в различных условиях.

Эффективность метода Sharpness-Aware Minimization (SAM) может быть ограничена из-за присущей сложности многомерных ландшафтов функции потерь. В высокоразмерных пространствах параметров, количество локальных минимумов и седловых точек экспоненциально возрастает, что затрудняет поиск действительно плоских минимумов. При этом, вычисление градиентов и гессианов, необходимых для оценки кривизны, становится вычислительно затратным, а приближения могут снижать точность поиска. Более того, в сложных ландшафтах функция потерь может содержать узкие долины и крутые склоны, что препятствует эффективному перемещению алгоритма SAM к более обобщаемым решениям и может приводить к преждевременной сходимости к субоптимальным результатам.

Эксперименты на TA-8 показали, что SAMerging демонстрирует более высокую и стабильную точность по сравнению с AdaMerging, чувствительным к начальной инициализации, что указывает на ограничения в целевой функции или оптимизаторе последнего.

SAMerging: Синергия Оптимизации и Дистилляции

SAMerging представляет собой метод объединения моделей, сочетающий в себе алгоритм Sharpness-Aware Minimization (SAM) и дистилляцию знаний. SAM направлен на поиск решений в пространстве параметров, характеризующихся более плоскими минимумами, что способствует лучшей обобщающей способности. Дистилляция знаний, в свою очередь, позволяет передать информацию от нескольких «учительских» моделей к единой «студенческой» модели. Комбинируя эти два подхода, SAMerging позволяет создать модель, обладающую повышенной устойчивостью к переобучению и эффективностью обучения, что подтверждается результатами на тестовых наборах данных TA-8, TALL-14 и TALL-20.

Метод SAMerging объединяет дистилляцию знаний из нескольких моделей-учителей в единую модель-студент, оптимизируемую с использованием Sharpness-Aware Minimization (SAM). Дистилляция позволяет студенту усвоить обобщенные знания, полученные от различных учителей, что повышает его производительность и устойчивость. Одновременно, применение SAM способствует поиску более «плоских» минимумов в пространстве параметров, что улучшает обобщающую способность модели и снижает риск переобучения. Таким образом, SAMerging использует синергию между передачей знаний и оптимизацией для достижения повышенной точности и эффективности.

Процесс SAMerging приводит к созданию модели, которая одновременно стремится к нахождению более «плоских» минимумов в пространстве параметров и использует коллективные знания, полученные от нескольких обученных моделей-учителей. В результате, достигается передовая точность в задачах многозадачного обучения на бенчмарках TA-8, TALL-14 и TALL-20. Экспериментальные данные подтверждают, что данная комбинация оптимизации и дистилляции знаний позволяет модели эффективно обобщать знания и демонстрировать высокую производительность в различных задачах.

Ключевым аспектом SAMerging является повышение устойчивости и обобщающей способности полученных решений, что подтверждается теоретическими основами, в частности, теорией PAC-Bayes. В процессе обучения SAMerging демонстрирует значительно более высокую эффективность использования данных — для достижения результатов требуется всего 1.6 тысячи примеров на задачу, в то время как метод AdaMerging требует 16 тысяч примеров для аналогичной производительности. Такое существенное снижение потребности в данных делает SAMerging особенно привлекательным для задач с ограниченными ресурсами и высокой стоимостью разметки.

Теоретические Основы и Более Широкие Последствия

Теория PAC-Bayes предоставляет мощный теоретический аппарат для анализа способности SAMerging к обобщению, то есть способности хорошо работать на новых, ранее не встречавшихся данных. В рамках этой теории, исследователи получают количественные оценки риска — вероятности совершения ошибки — для модели SAMerging. Эти оценки, известные как границы обобщения, позволяют не только оценить текущую производительность модели, но и предсказать, насколько хорошо она будет работать в будущем. Применение теории PAC-Bayes к SAMerging позволяет перейти от эмпирических наблюдений к строгому математическому обоснованию преимуществ данного подхода, предоставляя инструменты для оптимизации и улучшения его характеристик, а также для сравнения с другими методами машинного обучения на основе твердой теоретической почвы.

В рамках теории PAC-Bayes, учет различий между задачами осуществляется посредством так называемого «члена неоднородности». Этот компонент позволяет более точно оценивать способность модели к обобщению на новые, ранее не встречавшиеся данные. Вместо использования универсальных границ, применимых ко всем задачам одинаково, член неоднородности адаптирует эти границы, учитывая специфику каждой задачи. Таким образом, оценка риска становится более реалистичной и информативной, поскольку она отражает реальную сложность и вариативность решаемых задач. Это особенно важно при обучении моделей на разнообразных наборах данных, где каждая задача может требовать индивидуального подхода для достижения оптимальной производительности. В конечном итоге, использование члена неоднородности в теории PAC-Bayes способствует более надежной и точной оценке способности модели к обобщению, что является ключевым фактором при разработке эффективных алгоритмов машинного обучения.

Преимущества SAMerging выходят за рамки повышения производительности в рамках отдельных задач. Данный подход демонстрирует повышенную эффективность использования данных, что особенно важно при ограниченных ресурсах. По сути, SAMerging можно рассматривать как форму многозадачного обучения (MTL), поскольку он эффективно использует общие знания, извлеченные из различных задач. Вместо обучения каждой задаче изолированно, SAMerging позволяет модели извлекать пользу из взаимосвязей между ними, что приводит к более быстрой сходимости и лучшей обобщающей способности. Этот механизм обмена знаниями позволяет достигать лучших результатов с меньшим объемом данных, что делает SAMerging привлекательным решением для сценариев, где сбор и аннотация данных являются дорогостоящими или трудоемкими.

В ходе сравнительного анализа на бенчмарке GLUE, разработанный метод SAMerging продемонстрировал превосходство над подходами TIES-Merging и Task Arithmetic, что свидетельствует о его высокой средней производительности в задачах обработки естественного языка. Успех данного метода тесно связан с фундаментальными предположениями, лежащими в основе теории Neural Tangent Kernel (NTK), которая позволяет глубже понять поведение широких нейронных сетей. Исследование не только подтверждает эффективность SAMerging, но и предоставляет ценные сведения о динамике обучения и обобщающей способности нейронных сетей, расширяя наше понимание их внутреннего функционирования и открывая новые возможности для разработки более совершенных моделей.

Исследование демонстрирует стремление к структурной честности в обучении моделей. Авторы предлагают SAMerging — метод, основанный на поиске плоских минимумов в ландшафте потерь, что способствует обобщающей способности и эффективности использования данных. Этот подход напоминает о словах Ады Лавлейс: «То, что мы называем машиной, может делать все, что мы можем заставить ее делать». Подобно тому, как Лавлейс предвидела возможности вычислительных машин, данная работа раскрывает потенциал использования свойств ландшафта потерь для создания более надежных и эффективных моделей машинного обучения. Стремление к простоте и ясности в методе SAMerging соответствует принципу, что совершенство достигается путем удаления лишнего, а не добавления.

Что Дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует эффективность подхода к объединению моделей через выявление и использование «плоских минимумов», не решает, а лишь обнажает глубинную проблему: стремление к усложнению. Погоня за «более широким» минимумом, вероятно, является лишь новым способом отложить неизбежное — признание ограниченности любой модели. Эффективность метода, безусловно, зависит от корректной оценки «плоскости», но что есть «плоскость» в многомерном пространстве параметров, если не иллюзию контроля?

Будущие исследования должны сместить фокус с поиска оптимальной конфигурации параметров на поиск принципиально новых способов представления знаний. Вместо того чтобы «склеивать» модели, необходимо стремиться к созданию единой, лаконичной структуры, способной к обобщению без необходимости в сложных процедурах дистилляции. Система, требующая сложных инструкций для достижения базовой компетентности, уже проиграла.

Возможно, истинный прогресс заключается не в увеличении вычислительных ресурсов, а в уменьшении их необходимости. Понятность — это вежливость, и в конечном итоге, модель, которую можно объяснить простыми словами, окажется куда более ценной, чем та, что требует обширной документации и сложного анализа.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21288.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-26 12:23