Слияние моделей: новый взгляд на обобщение знаний

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена теоретическая основа для понимания эффективности различных методов слияния моделей, позволяющая оптимизировать их работу в условиях разнородных задач.

"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
Увеличение числа объединенных задач закономерно приводит к снижению обобщающей способности модели, что подтверждается снижением точности и увеличением потерь для различных архитектур ResNet, и указывает на то, что негативное влияние накопленной неоднородности задач преобладает над незначительными преимуществами оптимизации.
Увеличение числа объединенных задач закономерно приводит к снижению обобщающей способности модели, что подтверждается снижением точности и увеличением потерь для различных архитектур ResNet, и указывает на то, что негативное влияние накопленной неоднородности задач преобладает над незначительными преимуществами оптимизации.

Исследование основано на концепции L2L₂-стабильности для анализа границ ошибки обобщения и разработки более устойчивых стратегий слияния.

Несмотря на эмпирический успех методов объединения моделей, теоретическое обоснование их эффективности при разнородных параметрах дообучения остается неполным. В работе ‘Understanding Model Merging: A Unified Generalization Framework for Heterogeneous Experts’ предложен унифицированный теоретический подход, основанный на L_2-стабильности, для анализа обобщающей способности объединенной модели. Полученные результаты позволяют объяснить существующие алгоритмы объединения и предложить практические рекомендации по дообучению экспертных моделей для повышения их совместимости. Каким образом предложенный фреймворк может быть расширен для анализа более сложных сценариев объединения моделей и оптимизации гиперпараметров в задачах трансферного обучения?

Преодолевая границы: Объединение моделей в машинном обучении

Традиционно, область компьютерного зрения полагалась на обучение отдельных моделей для решения каждой конкретной задачи. Такой подход, хотя и эффективный в определенных сценариях, неизбежно ведет к значительным затратам вычислительных ресурсов и ограниченной способности к обобщению. Каждая новая задача требует обучения модели с нуля, или тонкой настройки существующей, что требует огромного количества данных и времени. Более того, каждая из этих индивидуально обученных моделей, как правило, хорошо справляется только с узким спектром задач, что ограничивает их применимость в реальных условиях, где требуется универсальность и адаптивность. Эта фрагментация препятствует созданию систем компьютерного зрения, способных к комплексному анализу и решению широкого круга проблем.

В отличие от традиционных подходов в машинном обучении, где каждая задача требует создания и обучения отдельной модели, человеческий мозг постоянно интегрирует и уточняет накопленные знания. Этот процесс непрерывного обучения, когда предыдущий опыт формирует основу для освоения нового, послужил вдохновением для поиска более целостных методов в искусственном интеллекте. Подобно тому, как человек использует весь свой багаж знаний для решения новых задач, исследователи стремятся создать системы, способные эффективно объединять информацию из различных источников, повышая тем самым свою адаптивность и обобщающую способность. Такой подход позволяет не только снизить вычислительные затраты, но и приблизиться к созданию искусственного интеллекта, способного к действительно гибкому и эффективному обучению.

Подход к объединению моделей представляет собой принципиальный сдвиг в парадигме машинного обучения, позволяя консолидировать знания, накопленные различными предварительно обученными моделями, в единую, более мощную систему. Данное исследование закладывает теоретические основы для этого процесса, демонстрируя, что эффективность объединения напрямую связана с выбором гиперпараметров. В частности, получена граница избыточной ошибки E, устанавливающая связь между этими параметрами и способностью модели к обобщению. Это позволяет не только улучшить производительность и эффективность использования ресурсов, но и приблизиться к принципам обучения, характерным для человека, где предыдущий опыт постоянно интегрируется и совершенствуется.

Анализ влияния четырех ключевых гиперпараметров на производительность объединения моделей ResNet показывает, что точность и потери чувствительны к размеру пакета, скорости обучения, соотношению обучающих данных и количеству шагов обучения, что подтверждено усредненными результатами по 20 наборам данных компьютерного зрения с указанием стандартной ошибки.
Анализ влияния четырех ключевых гиперпараметров на производительность объединения моделей ResNet показывает, что точность и потери чувствительны к размеру пакета, скорости обучения, соотношению обучающих данных и количеству шагов обучения, что подтверждено усредненными результатами по 20 наборам данных компьютерного зрения с указанием стандартной ошибки.

Архитектуры консолидации знаний: Методы объединения моделей

Простое усреднение параметров моделей, как в подходе ‘Model Soups’, предоставляет базовый уровень для консолидации, однако часто приводит к снижению производительности. Это связано с тем, что усреднение не учитывает потенциальные конфликты между весами, обученными на разных задачах или данных. На практике, прямое усреднение может приводить к ухудшению обобщающей способности и точности модели. Для смягчения этой проблемы требуются более сложные методы, включающие предварительную и постобработку, а также манипуляции с векторным представлением параметров, направленные на обеспечение совместимости и стабильности объединенной модели.

Методы выравнивания весов (Weight Alignment) и TIES-Merging используют предварительную и постобработку параметров модели для повышения стабильности и совместимости при объединении. Weight Alignment предполагает сопоставление и нормализацию весов между моделями перед усреднением, что снижает риск ухудшения производительности из-за несовместимых масштабов. TIES-Merging, в свою очередь, применяет процедуру «развязки» (untying) параметров, что позволяет более эффективно комбинировать знания из разных моделей, особенно когда они обучались на разных, но связанных задачах. Оба подхода направлены на смягчение конфликтов между параметрами и обеспечение более плавного и эффективного объединения моделей, что приводит к повышению обобщающей способности и стабильности объединенной модели.

Методы “Task Arithmetic” и DARE (Drop And REscale) основаны на представлении весов модели как векторов, что позволяет манипулировать ими для кодирования и объединения знаний, специфичных для различных задач. “Task Arithmetic” предполагает вычисление разницы между весами моделей, обученных на разных задачах, и последующее добавление этой разницы к базовой модели для переноса знаний. DARE, в свою очередь, заключается в обнулении и перемасштабировании небольшого процента весов модели, что позволяет эффективно объединять знания из нескольких задач, минимизируя при этом негативное влияние на производительность. Оба подхода используют векторные операции для представления и манипулирования параметрами модели, обеспечивая более гибкий и контролируемый процесс объединения знаний по сравнению с простым усреднением весов.

Линейная тонкая настройка (Linearized Fine-tuning) представляет собой эффективный метод адаптации объединенных моделей к новым задачам, позволяющий значительно снизить вычислительные затраты по сравнению с полной переобучающей настройкой. Вместо обновления всех параметров модели, этот подход замораживает большую часть весов и обучает лишь небольшое подмножество, обычно представляющее собой линейную проекцию исходных параметров. Это достигается путем добавления небольшого количества обучаемых параметров к объединенной модели и оптимизации только этих параметров, сохраняя при этом основную структуру и знания, закодированные в исходных моделях. Такой подход особенно полезен при работе с большими языковыми моделями, где полная переобучающая настройка может быть непомерно дорогой и требовать значительных ресурсов.

Экспериментальная проверка на ResNet подтверждает соответствие наблюдаемых трендов в производительности (точность и потери) теоретическим предсказаниям, основанным на границе обобщения, полученной в теореме 3 и зависящей от стабильности [latex]L2L_{2}[/latex] при тонкой настройке гиперпараметров.
Экспериментальная проверка на ResNet подтверждает соответствие наблюдаемых трендов в производительности (точность и потери) теоретическим предсказаниям, основанным на границе обобщения, полученной в теореме 3 и зависящей от стабильности L2L_{2} при тонкой настройке гиперпараметров.

Теоретические основы: Стабильность и обобщающая способность

Ключевым показателем оценки стратегий объединения моделей является ‘L2L_2-Стабильность’, представляющая собой меру способности объединенной модели к обобщению на невидимых данных. В рамках данной работы разработана теоретическая база, включающая выведенные границы, связывающие гиперпараметры с ошибкой обобщения. Эти границы позволяют формально оценить влияние различных гиперпараметров, таких как скорость обучения и размер пакета, на способность модели к обобщению. L2L_2-стабильность, таким образом, количественно определяет, насколько хорошо объединенная модель сохраняет свою производительность на данных, отличных от обучающей выборки, и предоставляет инструмент для оптимизации процесса объединения моделей с целью улучшения обобщающей способности.

Стабильность объединенной модели тесно связана с понятием «избыточной ошибки» (Excess Error), которое количественно определяет разницу между производительностью модели на обучающем и тестовом наборах данных. Высокая избыточная ошибка указывает на переобучение модели на обучающих данных и, как следствие, на плохую обобщающую способность. Математически, избыточная ошибка определяется как разность между ожидаемой ошибкой на тестовом наборе и минимально достижимой ошибкой на обучающем наборе. Уменьшение избыточной ошибки является ключевой целью при разработке стратегий объединения моделей, поскольку это напрямую влияет на способность модели эффективно работать с новыми, ранее не виденными данными. Таким образом, анализ избыточной ошибки позволяет оценить и улучшить обобщающую способность объединенной модели.

Понимание взаимосвязи между стабильностью модели (L2L_2-Стабильность), избыточной ошибкой и влиянием гиперпараметров, таких как скорость обучения (ηl), размер пакета и соотношение данных (αi), предоставляет теоретическую основу для анализа и оптимизации различных методов объединения моделей. Этот фреймворк позволяет систематически оценивать обобщающую способность объединенной модели на невидимых данных, выявлять факторы, влияющие на ее производительность, и разрабатывать стратегии для повышения точности и надежности. В частности, понимание этих концепций позволяет прогнозировать влияние изменения гиперпараметров на обобщающую способность и выбирать оптимальные значения для конкретной задачи и архитектуры модели. Использование теоретических границ, выведенных на основе этих концепций, позволяет проводить более обоснованный выбор между различными методами объединения моделей и оценивать их потенциальную эффективность.

Выбор алгоритмов оптимизации, таких как Adam Optimizer, и гиперпараметров, включая скорость обучения (ηl) и размер пакета (Batch Size), оказывает непосредственное влияние на стабильность и обобщающую способность объединенной модели. Эмпирические данные подтверждают, что производительность улучшается при увеличении Batch Size и монотонно возрастает с увеличением коэффициента данных (αi). Напротив, увеличение скорости обучения (ηl) приводит к ухудшению производительности. Эти взаимосвязи позволяют оптимизировать процесс объединения моделей для достижения наилучших результатов на неизученных данных.

Результаты показывают, что скорость обучения [latex]\eta_{l}[/latex] играет ключевую роль в объединении моделей: её увеличение приводит к резкому снижению точности (a) и росту потерь (b), подтверждая теоретическое обоснование, согласно которому более высокие значения скорости обучения дестабилизируют процесс, как обсуждалось в разделе 5.2.3.
Результаты показывают, что скорость обучения \eta_{l} играет ключевую роль в объединении моделей: её увеличение приводит к резкому снижению точности (a) и росту потерь (b), подтверждая теоретическое обоснование, согласно которому более высокие значения скорости обучения дестабилизируют процесс, как обсуждалось в разделе 5.2.3.

Влияние и перспективы: Области применения и дальнейшие исследования

Метод объединения моделей демонстрирует свою универсальность, успешно применяясь к разнообразным архитектурам, включая как классические сверточные нейронные сети, такие как ‘ResNet’, так и современные трансформаторные сети ‘Vision Transformer (ViT)’. Эта адаптивность открывает широкие возможности для многозадачного обучения, позволяя создавать системы, способные эффективно решать несколько различных задач одновременно. Более того, объединение моделей способствует более рациональному использованию вычислительных ресурсов, поскольку позволяет избежать необходимости обучения и хранения отдельных моделей для каждой задачи. В результате достигается значительное повышение эффективности и снижение затрат на развертывание сложных систем машинного обучения.

Объединение знаний из различных моделей открывает путь к созданию систем, демонстрирующих повышенную обобщающую способность и устойчивость к изменениям. Вместо обучения одной сложной модели для решения множества задач, этот подход позволяет аккумулировать опыт, полученный отдельными, специализированными моделями. В результате, объединенная система способна эффективнее адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся данным, а также демонстрирует большую устойчивость к шуму и искажениям во входных данных. Это особенно важно в условиях, когда доступ к обучающим данным ограничен или данные неоднородны, поскольку позволяет извлечь максимальную пользу из существующих ресурсов и повысить надежность системы в целом.

После объединения моделей, техника, известная как «Хирургия представлений», позволяет скорректировать сформированное пространство признаков. Данный подход предполагает тонкую настройку внутреннего представления объединенной модели, выявляя и устраняя потенциальные искажения или конфликты, возникшие в процессе слияния знаний из разных источников. В ходе этой процедуры, алгоритм анализирует распределение признаков и применяет специфические преобразования для оптимизации общей производительности и обобщающей способности модели. По сути, «Хирургия представлений» выступает в роли пост-процедуры, улучшающей качество объединенной модели и повышающей её устойчивость к новым, ранее не встречавшимся данным, что делает её ценным инструментом для создания более надежных и универсальных систем искусственного интеллекта.

Перспективные исследования в области объединения моделей, вероятно, будут сосредоточены на разработке адаптивных и автоматизированных стратегий, позволяющих более эффективно интегрировать знания из различных источников. Полученные эмпирические данные демонстрируют, что производительность объединенной модели снижается с увеличением числа решаемых задач (N), что указывает на необходимость совершенствования методов масштабирования и поддержания стабильности обучения. В частности, особое внимание уделяется возможности создания моделей, способных к непрерывному обучению на протяжении всей жизни, что позволит им адаптироваться к новым данным и задачам без существенной потери эффективности, тем самым преодолевая ограничения, связанные с количеством задач и повышая общую устойчивость системы.

Анализ влияния количества шагов дообучения (KiK\_{i}) демонстрирует четкий компромисс между оптимизацией и обобщающей способностью, подтверждая теоретическое предсказание об оптимальном балансе, при котором первоначальное улучшение производительности сменяется её ухудшением, особенно для архитектур ResNet-18 и ResNet-50.
Анализ влияния количества шагов дообучения (KiK\_{i}) демонстрирует четкий компромисс между оптимизацией и обобщающей способностью, подтверждая теоретическое предсказание об оптимальном балансе, при котором первоначальное улучшение производительности сменяется её ухудшением, особенно для архитектур ResNet-18 и ResNet-50.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность целостного подхода к разработке систем машинного обучения. Авторы демонстрируют, что эффективность методов объединения моделей напрямую связана со стабильностью системы и способностью обобщать знания между различными задачами. Это согласуется с принципом, сформулированным Блезом Паскалем: «Всякое несчастье происходит от того, что люди не умеют спокойно сидеть в своих комнатах». Подобно тому, как неумение найти внутреннее равновесие приводит к страданиям, так и отсутствие понимания общей структуры системы ведет к нестабильности и неэффективности при объединении экспертов. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, словно аккуратный разбор механизма часов, выявляет закономерности в, казалось бы, хаотичном процессе объединения моделей. Однако, подобно любому элегантному решению, оно обнажает новые вопросы. Строго говоря, предложенная теоретическая база, опирающаяся на L2L₂-стабильность, пока рассматривает лишь идеализированную картину. Реальные задачи, как известно, полны неоднородностей и скрытых зависимостей, которые способны нарушить хрупкое равновесие, установленное оптимизацией гиперпараметров.

В частности, недостаточно изучена роль архитектурных различий между объединяемыми моделями. Попытка «пересадить сердце», не понимая всей циркуляционной системы, может привести к неожиданным последствиям. Потребуется более глубокое исследование влияния нелинейностей и особенностей представления знаний в различных моделях на конечную обобщающую способность. Необходимо учитывать, что перенос знаний — процесс несимметричный, и эффективность объединения будет зависеть от того, какая модель выступает в роли «донора», а какая — «реципиента».

В конечном счете, истинный прогресс заключается не в создании все более сложных методов объединения, а в понимании фундаментальных принципов, определяющих поведение сложных систем. Настоящая элегантность рождается из простоты и ясности, а не из бесконечного наращивания сложности. Будущие исследования должны быть направлены на выявление этих принципов и создание действительно устойчивых и эффективных стратегий переноса знаний.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21690.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-02 02:43