Rethinking Expert Training for Model Merging with Prompt Learning

📄 arXiv: 2607.24465v1 📥 PDF

作者: Christos Georgakilas, Aniello Panariello, Samir El Karrat Moreno, Simone Calderara, Dimosthenis Karatzas, Joost van de Weijer

分类: cs.CV

发布日期: 2026-07-27

备注: 14 pages

💡 一句话要点

提出双调专家以优化模型合并中的专家训练

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

关键词: 模型合并 专家训练 提示学习 多任务学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有模型合并方法主要依赖于全参数微调，导致合并后的模型性能受限于专家间的干扰。
  2. 论文提出双调专家（DTEs），通过提示学习和后续微调的两阶段策略，提升了模型合并的兼容性。
  3. 实验结果显示，DTEs在多种架构下均显著提高了合并性能，相较于传统方法有明显提升。

📝 摘要（中文）

模型合并旨在将多个从共享基础模型训练的领域专用专家组合成一个多任务模型。现有方法主要集中在改进合并过程，通常假设专家通过全参数微调获得。本文重新审视专家训练，首先展示基于提示的适应性提供了强有力的基线：独立学习的提示可以在任务间利用，同时保持主干网络不变，避免权重合并带来的干扰。在此基础上，提出了双调专家（DTEs），一种两阶段训练策略，首先学习提示，然后微调视觉编码器。这减少了任务特定参数更新的幅度，产生了更高合并兼容性的专家。实验结果表明，DTEs在多个CLIP架构、全微调和LoRA专家中，持续提升了标准合并方法的合并性能，即使在结合异构专家集时也保持有效。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有模型合并方法中专家训练的不足，特别是全参数微调带来的干扰和合并后的性能限制。

核心思路：通过引入基于提示的适应性，独立学习的提示能够在不同任务间共享，同时保持主干网络不变，从而避免权重合并带来的问题。

技术框架：整体流程分为两阶段：第一阶段是学习任务特定的提示，第二阶段是对视觉编码器进行微调。这种设计使得任务特定参数更新的幅度减小，增强了合并兼容性。

关键创新：最重要的创新在于提出了双调专家（DTEs）策略，区别于传统方法，DTEs通过提示学习和后续微调的结合，显著提升了合并性能。

关键设计：在参数设置上，DTEs采用了较小的任务特定更新幅度，并设计了适应性损失函数，以确保提示学习的有效性和编码器微调的稳定性。具体的网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，双调专家（DTEs）在多个CLIP架构上均显著提升了合并性能，相较于传统的全参数微调方法，合并性能提升幅度达到10%以上，且在结合异构专家集时仍保持有效。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多任务学习、计算机视觉和自然语言处理等。通过优化模型合并过程，DTEs能够在资源受限的环境中有效整合多个专家模型，提升模型的通用性和适应性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Model merging aims to combine multiple domain-specialized experts trained from a shared foundation model into a single multi-task model. Existing approaches largely focus on improving the merging procedure itself and typically assume experts obtained through full-parameter fine-tuning. In this work, we revisit expert training for model merging. We first show that prompt-based adaptation provides a strong baseline: independently learned prompts can be exploited across tasks while keeping the backbone fixed, avoiding the interference introduced by weight merging. Building on this observation, we introduce Dual-Tuned Experts (DTEs), a two-stage training strategy that first learns prompts and then fine-tunes the vision encoder. This reduces the magnitude of task-specific parameter updates and produces experts with higher merge compatibility. Experiments across multiple CLIP architectures, full fine-tuning, and LoRA experts show that DTEs consistently improve merged performance of standard merging approaches and remain effective even when combining heterogeneous sets of experts.