How to Merge Your Multimodal Models Over Time?

📄 arXiv: 2412.06712v1 📥 PDF

作者: Sebastian Dziadzio, Vishaal Udandarao, Karsten Roth, Ameya Prabhu, Zeynep Akata, Samuel Albanie, Matthias Bethge

分类: cs.LG, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-12-09

备注: Technical Report. Code at https://github.com/ExplainableML/fomo_in_flux

💡 一句话要点

提出TIME框架，解决多模态模型随时间演进的增量式融合问题

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

关键词: 时间模型融合 多模态学习 持续学习 模型融合 增量学习

📋 核心要点

  1. 现有模型融合方法假设所有专家模型同时可用，忽略了实际中任务和领域随时间演进的特性，无法有效进行增量式知识整合。
  2. 论文提出TIME框架，从初始化、部署和融合技术三个维度统一时间模型融合，旨在解决专家模型随时间逐步加入时的融合问题。
  3. 通过在FoMo-in-Flux基准上的大量实验，TIME框架揭示了时间模型融合的关键因素，并为有效的时间模型融合提供了最佳实践。

📝 摘要（中文）

模型融合将多个专家模型（这些模型是在基础模型上针对不同任务和领域进行微调得到的）合并成一个更强大的模型。然而，大多数现有的模型融合方法都假设所有专家模型可以同时获得。在现实中，新的任务和领域会随着时间的推移逐渐出现，这就需要一种策略来整合专家模型的知识，我们称之为时间模型融合。时间维度引入了先前工作中未解决的独特挑战，引发了新的问题，例如：在训练新任务时，专家模型应该从合并的过去专家模型开始，还是从原始的基础模型开始？我们是否应该在每个时间步合并所有模型？哪些融合技术最适合时间融合？是否应该使用不同的策略来初始化训练和部署模型？为了回答这些问题，我们提出了一个名为TIME（Temporal Integration of Model Expertise）的统一框架，该框架定义了跨三个轴的时间模型融合：（1）初始化阶段，（2）部署阶段，以及（3）融合技术。我们使用TIME在FoMo-in-Flux基准上研究了跨模型大小、计算预算和学习范围的时间模型融合。我们在TIME上进行的全面实验使我们能够发现时间模型融合的关键见解，从而更好地理解当前挑战和有效时间模型融合的最佳实践。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态模型在时间维度上的增量式融合问题。现有模型融合方法通常假设所有待融合的模型是同时可用的，这与实际应用场景不符。在实际应用中，新的任务和领域会随着时间的推移不断涌现，因此需要一种能够逐步整合新知识的模型融合方法。现有方法的痛点在于无法有效地处理模型随时间演进的问题，例如，如何选择合适的初始化方式、如何确定融合的时机以及如何选择合适的融合策略等。

核心思路：论文的核心思路是提出一个统一的框架TIME，该框架将时间模型融合过程分解为三个关键维度：初始化阶段、部署阶段和融合技术。通过对这三个维度进行系统性的研究，可以深入理解时间模型融合的内在机制，并找到最佳的融合策略。TIME框架允许研究者探索不同的初始化策略（例如，从基础模型开始或从先前融合的模型开始）、不同的部署策略（例如，在每个时间步都进行融合或仅在特定时间点进行融合）以及不同的融合技术（例如，权重平均、任务向量等）。

技术框架：TIME框架包含三个主要阶段：初始化阶段、训练阶段和部署阶段。在初始化阶段，可以选择从基础模型或先前融合的模型开始训练新的专家模型。在训练阶段，使用新的任务数据对专家模型进行微调。在部署阶段，可以选择在每个时间步都进行模型融合，或者仅在特定时间点进行融合。整个框架允许灵活地组合不同的初始化策略、训练策略和部署策略，从而适应不同的应用场景。

关键创新：TIME框架的关键创新在于它将时间模型融合问题分解为三个可独立研究的维度，并提供了一个统一的平台来探索不同的融合策略。与现有方法相比，TIME框架更加灵活和通用，可以更好地适应实际应用中模型随时间演进的场景。此外，TIME框架还强调了初始化策略的重要性，并提出了从先前融合的模型开始训练新模型的思想，这有助于更好地利用已有的知识。

关键设计：TIME框架的关键设计包括：(1) 初始化策略：可以选择从基础模型或先前融合的模型开始训练；(2) 部署策略：可以选择在每个时间步都进行融合或仅在特定时间点进行融合；(3) 融合技术：可以使用不同的模型融合技术，例如权重平均、任务向量等。此外，论文还使用了FoMo-in-Flux基准来评估不同的融合策略，并对实验结果进行了深入的分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在FoMo-in-Flux基准上进行了大量实验，结果表明，从先前融合的模型开始训练新模型通常比从基础模型开始训练效果更好。此外，论文还发现，不同的融合技术在不同的场景下表现不同，需要根据具体情况进行选择。实验结果为时间模型融合提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于持续学习、终身学习等领域，尤其适用于需要不断整合新知识的多模态模型。例如，在自动驾驶领域，模型需要不断学习新的交通规则和驾驶场景；在医疗诊断领域，模型需要不断学习新的疾病特征和诊断方法。该研究有助于构建更加智能和适应性强的AI系统。

📄 摘要（原文）

Model merging combines multiple expert models - finetuned from a base foundation model on diverse tasks and domains - into a single, more capable model. However, most existing model merging approaches assume that all experts are available simultaneously. In reality, new tasks and domains emerge progressively over time, requiring strategies to integrate the knowledge of expert models as they become available: a process we call temporal model merging. The temporal dimension introduces unique challenges not addressed in prior work, raising new questions such as: when training for a new task, should the expert model start from the merged past experts or from the original base model? Should we merge all models at each time step? Which merging techniques are best suited for temporal merging? Should different strategies be used to initialize the training and deploy the model? To answer these questions, we propose a unified framework called TIME - Temporal Integration of Model Expertise - which defines temporal model merging across three axes: (1) Initialization Phase, (2) Deployment Phase, and (3) Merging Technique. Using TIME, we study temporal model merging across model sizes, compute budgets, and learning horizons on the FoMo-in-Flux benchmark. Our comprehensive suite of experiments across TIME allows us to uncover key insights for temporal model merging, offering a better understanding of current challenges and best practices for effective temporal model merging.