Extrapolation Merging: Keep Improving With Extrapolation and Merging
作者: Yiguan Lin, Bin Xu, Yinghao Li, Yang Gao
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-03-05
💡 一句话要点
提出Extrapolation Merging，无需额外计算资源和数据即可持续提升LLM性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 模型合并 指令微调 模型外推 性能优化
📋 核心要点
- 指令微调需要大量计算资源和标注数据，现有方法缺乏在有限资源下持续提升LLM性能的有效途径。
- Extrapolation Merging通过模型外推为模型合并提供明确的优化方向，实现局部优化搜索，提升合并模型的性能。
- 在七个不同任务上的实验结果表明，Extrapolation Merging能够持续提高微调后模型的性能。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）需要指令微调才能执行不同的下游任务。然而，指令微调阶段仍然需要大量的计算资源和标注数据，缺乏一种无需额外计算能力和数据即可提高模型性能的范例。模型合并旨在通过组合不同模型的参数来提高性能，但合并过程中缺乏明确的优化方向，并不能总是保证性能的提升。本文旨在为模型合并提供一个明确的优化方向。首先，验证了模型外推方法在指令微调阶段的有效性。然后，提出了一种Extrapolation Merging范例，该范例无需额外的计算资源或数据即可持续提高模型性能。利用外推方法，为模型合并提供了一个明确的方向，实现了局部优化搜索，从而提高了合并模型的性能。在七个不同的任务上进行了实验，结果表明该方法可以持续提高微调后模型的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型指令微调阶段计算资源和数据需求高的问题。现有模型合并方法缺乏明确的优化方向，导致合并后的模型性能提升不稳定，甚至可能下降。因此，需要一种方法能够在有限的计算资源和数据下，稳定且持续地提升模型性能。
核心思路：论文的核心思路是利用模型外推（Extrapolation）方法为模型合并提供一个明确的优化方向。通过外推，可以引导模型参数向更有利于性能提升的方向移动，从而在合并过程中实现局部优化搜索。这种方法避免了盲目合并可能导致的性能下降问题。
技术框架：Extrapolation Merging 的整体框架包含以下几个步骤：1. 使用指令微调训练多个模型。2. 对每个模型进行外推，得到外推后的模型。3. 使用加权平均等方法合并外推后的模型参数。4. 在验证集上评估合并后模型的性能，并根据验证结果调整合并权重。该框架的关键在于利用外推方法指导模型合并的方向。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将模型外推与模型合并相结合，为模型合并提供了一个明确的优化方向。与传统的模型合并方法相比，Extrapolation Merging 能够更有效地利用现有模型的信息，从而在不增加额外计算资源和数据的情况下，持续提升模型性能。
关键设计：论文中关键的设计包括：1. 外推方法的选择：可以使用不同的外推方法，例如线性外推、多项式外推等。2. 合并权重的确定：可以使用均匀加权、基于验证集性能的加权等方法。3. 损失函数的设计：可以使用交叉熵损失函数等。具体的参数设置需要根据具体的任务和数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Extrapolation Merging 在七个不同的任务上均能持续提高模型性能。具体而言，与直接合并微调后的模型相比，Extrapolation Merging 能够带来显著的性能提升，证明了该方法在模型合并中的有效性。具体的性能提升幅度取决于任务和数据集，但总体趋势是积极的。
🎯 应用场景
Extrapolation Merging 可应用于各种需要指令微调的大型语言模型，尤其适用于计算资源有限的场景。该方法可以帮助研究人员和开发者在不增加额外成本的情况下，持续提升模型的性能，从而提高模型的实用性和竞争力。此外，该方法也可以用于模型压缩和知识迁移等领域。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) require instruction fine-tuning to perform different downstream tasks. However, the instruction fine-tuning phase still demands significant computational resources and labeled data, lacking a paradigm that can improve model performance without additional computational power and data. Model merging aims to enhance performance by combining the parameters of different models, but the lack of a clear optimization direction during the merging process does not always guarantee improved performance. In this paper, we attempt to provide a clear optimization direction for model merging. We first validate the effectiveness of the model extrapolation method during the instruction fine-tuning phase. Then, we propose Extrapolation Merging, a paradigm that can continue improving model performance without requiring extra computational resources or data. Using the extrapolation method, we provide a clear direction for model merging, achieving local optimization search, and consequently enhancing the merged model's performance. We conduct experiments on seven different tasks, and the results show that our method can consistently improve the model's performance after fine-tuning.