Unlocking the Potential of Model Merging for Low-Resource Languages

📄 arXiv: 2407.03994v3 📥 PDF

作者: Mingxu Tao, Chen Zhang, Quzhe Huang, Tianyao Ma, Songfang Huang, Dongyan Zhao, Yansong Feng

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-04 (更新: 2024-10-06)

备注: To appear in EMNLP2024 Findings

DOI: 10.18653/v1/2024.findings-emnlp.508

💡 一句话要点

提出模型融合方法，解决低资源语言LLM任务能力不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 模型融合 低资源语言 大型语言模型 持续预训练 监督微调 松弛变量 数据稀缺

📋 核心要点

  1. 现有方法在低资源语言上微调LLM时，持续预训练后监督微调策略难以平衡语言建模和任务解决能力。
  2. 论文提出模型融合方法，无需额外训练，即可将具有不同能力的模型合并，提升低资源语言LLM的任务解决能力。
  3. 实验表明，模型融合在低资源场景下优于传统微调方法，并通过引入松弛变量进一步提升了模型融合的性能。

📝 摘要（中文）

将大型语言模型(LLMs)适配到新的语言通常涉及持续预训练(CT)和监督微调(SFT)。然而，在低资源语言的背景下，这种CT-then-SFT方法受限于有限的数据，难以平衡语言建模和任务解决能力。因此，我们提出模型融合作为一种低资源语言的替代方案，将具有不同能力的模型组合成一个单一的模型，而无需额外的训练。我们使用模型融合来开发低资源语言的任务解决LLM，而无需目标语言的SFT数据。基于Llama-2-7B的实验表明，模型融合有效地赋予了低资源语言的LLM任务解决能力，在数据极度稀缺的情况下优于CT-then-SFT。观察到模型融合在更多训练tokens下性能饱和，我们进一步分析了融合过程，并在模型融合算法中引入了一个松弛变量，以减轻重要参数的损失，从而提高性能。我们希望模型融合能够以其更高的数据效率使更多遭受数据稀缺困扰的人类语言受益。

🔬 方法详解

问题定义：在低资源语言环境下，直接使用持续预训练（CT）后进行监督微调（SFT）的方法训练LLM，存在数据量不足的问题，导致模型在语言建模和任务解决能力上难以达到平衡。现有方法无法有效利用有限的数据来提升模型在特定任务上的表现，尤其是在缺乏目标语言的SFT数据时，问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是利用模型融合技术，将多个具有不同优势（例如，一个擅长语言建模，一个擅长任务解决）的预训练模型合并成一个单一模型，从而在无需额外训练的情况下，使模型同时具备良好的语言能力和任务解决能力。这种方法旨在克服低资源语言数据稀缺的限制，提高数据利用效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 选择或训练多个具有不同能力的LLM；2) 使用模型融合算法将这些模型合并成一个单一模型；3) 在目标低资源语言上进行评估。论文重点在于模型融合算法的改进，通过引入松弛变量来优化融合过程。

关键创新：论文的关键创新在于针对模型融合过程中的参数损失问题，提出了引入松弛变量的改进模型融合算法。该算法旨在减轻重要参数在融合过程中的损失，从而提升融合后模型的性能。这与传统的模型融合方法不同，后者通常直接对模型参数进行加权平均，而忽略了参数的重要性差异。

关键设计：论文在模型融合算法中引入了一个松弛变量，该变量允许模型在融合过程中对某些参数进行一定程度的调整，以避免重要参数的完全覆盖或丢失。具体来说，该松弛变量被添加到模型融合的优化目标函数中，以控制参数调整的幅度。此外，论文还分析了模型融合过程中的性能饱和现象，并基于此提出了相应的优化策略。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在低资源语言环境下，模型融合方法在任务解决能力上显著优于传统的持续预训练后监督微调方法。具体而言，基于Llama-2-7B的实验表明，模型融合能够有效地赋予LLM在低资源语言上的任务解决能力，尤其是在数据极度稀缺的情况下。此外，引入松弛变量的改进模型融合算法进一步提升了模型的性能，表明该方法能够有效减轻重要参数的损失。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种低资源语言的自然语言处理任务，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。通过模型融合，可以有效提升这些任务在数据稀缺环境下的性能，从而促进低资源语言的信息化发展，并为相关语言的人群提供更好的技术支持。该方法还可推广到其他数据稀缺的领域，例如罕见疾病的诊断和治疗。

📄 摘要（原文）

Adapting large language models (LLMs) to new languages typically involves continual pre-training (CT) followed by supervised fine-tuning (SFT). However, this CT-then-SFT approach struggles with limited data in the context of low-resource languages, failing to balance language modeling and task-solving capabilities. We thus propose model merging as an alternative for low-resource languages, combining models with distinct capabilities into a single model without additional training. We use model merging to develop task-solving LLMs for low-resource languages without SFT data in the target languages. Our experiments based on Llama-2-7B demonstrate that model merging effectively endows LLMs for low-resource languages with task-solving abilities, outperforming CT-then-SFT in scenarios with extremely scarce data. Observing performance saturation in model merging with more training tokens, we further analyze the merging process and introduce a slack variable to the model merging algorithm to mitigate the loss of important parameters, thereby enhancing performance. We hope that model merging can benefit more human languages suffering from data scarcity with its higher data efficiency.