It's Morphing Time: Unleashing the Potential of Multiple LLMs via Multi-objective Optimization
作者: Bingdong Li, Zixiang Di, Yanting Yang, Hong Qian, Peng Yang, Hao Hao, Ke Tang, Aimin Zhou
分类: cs.CL
发布日期: 2024-06-29 (更新: 2024-11-24)
💡 一句话要点
提出MM-MO，通过多目标优化实现大语言模型高效融合，无需人工干预。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 模型融合 多目标优化 黑盒优化 Fisher信息
📋 核心要点
- 现有模型融合方法依赖人工经验，且在有限计算资源下难以找到最优配置。
- MM-MO将模型融合视为多目标优化问题，利用多目标优化算法自动搜索最优配置。
- 实验表明，MM-MO在模型融合质量上具有竞争力，并能有效提升模型泛化性能。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的方法，通过黑盒多目标优化算法解决大语言模型融合中的多目标优化问题。模型融合旨在将多个在不同任务上表现出色的模型合并为一个性能优于任何单个源模型的模型。然而，模型融合面临两个重大挑战：一是现有方法严重依赖人类知识或直觉；二是难以在有限的评估中获得最佳模型融合配置。为了应对这些挑战，我们将模型融合形式化为一个多目标优化问题，并提出了一种名为MM-MO的自动优化方法。该方法利用多目标优化算法自主搜索跨各种任务的最佳融合配置，从而减轻了对人工干预的需求。在MM-MO中，采用了一种由弱到强的方法来增强获取函数，允许先前评估的优秀配置指导对新配置的搜索。同时，应用Fisher信息来筛选这些配置，增加了识别高质量融合配置的可能性。此外，我们设计了一个稀疏性指标作为额外的优化目标，以增强模型在不同任务上的泛化性能。我们与其他主流模型融合方法进行了全面的实验，证明了所提出的MM-MO算法在实现高质量模型融合方面具有竞争力和有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型融合问题，即如何将多个在不同任务上表现良好的模型合并成一个更强大的模型。现有方法主要依赖人工经验或启发式搜索，效率低且难以找到全局最优解。此外，如何在融合过程中保持或提升模型的泛化能力也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是将模型融合问题转化为一个多目标优化问题。通过定义多个优化目标（例如，在不同任务上的性能、模型的稀疏性），并利用多目标优化算法自动搜索最优的模型融合配置。这种方法避免了人工干预，并能更有效地探索搜索空间。
技术框架：MM-MO算法的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 问题形式化：将模型融合问题定义为多目标优化问题，确定优化目标和决策变量（例如，模型参数的权重）。2) 配置生成：利用多目标优化算法（例如，遗传算法、进化算法）生成候选的模型融合配置。3) 配置评估：在多个任务上评估候选配置的性能。4) 配置筛选：使用Fisher信息等指标筛选掉低质量的配置。5) 配置优化：利用弱到强的方法，增强获取函数，引导搜索过程，找到更优的配置。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 将模型融合问题形式化为多目标优化问题，为模型融合提供了一个新的视角。2) 提出了MM-MO算法，该算法能够自动搜索最优的模型融合配置，无需人工干预。3) 引入了弱到强的方法来增强获取函数，提高了搜索效率。4) 使用Fisher信息来筛选配置，并设计了稀疏性指标作为优化目标，提升了模型的泛化能力。
关键设计：MM-MO算法的关键设计包括：1) 多目标优化算法的选择：论文中使用了黑盒多目标优化算法，具体算法的选择可以根据实际情况进行调整。2) 优化目标的定义：除了在不同任务上的性能外，论文还引入了稀疏性指标作为优化目标，以提高模型的泛化能力。3) Fisher信息的应用：Fisher信息被用于筛选配置，可以有效地去除冗余或低质量的配置。4) 弱到强方法的实现：通过利用先前评估的优秀配置来指导新的配置搜索，可以加速优化过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MM-MO算法在模型融合方面具有竞争力，能够获得高质量的模型融合配置。与其他主流模型融合方法相比，MM-MO在多个任务上取得了更好的性能，并且能够有效地提升模型的泛化能力。具体的性能提升数据需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要模型融合的场景，例如自然语言处理、计算机视觉等。通过自动化的模型融合，可以降低人工成本，提高模型性能，并加速模型的部署。此外，该方法还有助于开发更通用、更强大的AI系统，例如可以融合多个专家模型，从而在各种任务上都表现出色。
📄 摘要（原文）
In this paper, we introduce a novel approach for addressing the multi-objective optimization problem in large language model merging via black-box multi-objective optimization algorithms. The goal of model merging is to combine multiple models, each excelling in different tasks, into a single model that outperforms any of the individual source models. However, model merging faces two significant challenges: First, existing methods rely heavily on human knowledge or intuition. Second, it's difficult to obtain the great model merging configuration in limited evaluations. To address these challenges, we formalize model merging as a multi-objective optimization problem and propose an automated optimization approach named MM-MO. This method leverages multi-objective optimization algorithms to autonomously search for optimal merging configurations across various tasks, alleviating the need for human intervention. In MM-MO, a weak-to-strong method is employed to enhance the acquisition function, allowing previously evaluated superior configurations to guide the search for new ones. Meanwhile, Fisher information is applied to screen these configurations, increasing the possibility of identifying high-quality merging configuration. Additionally, we designed a sparsity metric as an additional optimization objective to enhance the model's generalization performance across different tasks. We conducted comprehensive experiments with other mainstream model merging methods, demonstrating that the proposed MM-MO algorithm is competitive and effective in achieving high-quality model merging.