Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應(yīng)用場(chǎng)景 - 一種引人注目的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略——“模型融合技術(shù)（Model Soup）。

在大模型競(jìng)速的時(shí)代，我們常常面臨一個(gè)現(xiàn)實(shí)難題：如何在不增加訓(xùn)練成本的前提下，進(jìn)一步提升模型性能與泛化能力？這時(shí)，模型融合技術(shù)（Model Soup）正悄然走紅。它不依賴精密調(diào)參或復(fù)雜架構(gòu)變更，只需對(duì)多個(gè)訓(xùn)練好的模型“攪一攪”，便可能創(chuàng)造出比單個(gè)模型更強(qiáng)的“超級(jí)模型”效果。

你沒聽錯(cuò)——就像熬一鍋“模型濃湯”，簡單直觀，卻可能帶來意想不到的性能飛躍。本文將帶你一探 Model Soup 背后的原理、策略與實(shí)際應(yīng)用，看懂它如何在大模型優(yōu)化浪潮中掀起不容忽視的變革 ……

1. 模型融合技術(shù)（Model Soup）歷史背景

在人工智能技術(shù)以前所未有的速度迭代演進(jìn)、深刻變革各行各業(yè)的今日，科研與工程團(tuán)隊(duì)面臨著持續(xù)提升模型效能、同時(shí)確保其在復(fù)雜多變真實(shí)世界中穩(wěn)定可靠的艱巨挑戰(zhàn)。 

于此背景之下，@JinaAI_團(tuán)隊(duì)高瞻遠(yuǎn)矚地提出并成功實(shí)踐了一種極具潛力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方略，賦予其形象的名稱：“模型融合技術(shù)（Model Soup）”。這一策略猶如一位高明的廚師調(diào)配珍饈，其精髓在于巧妙地“熬合”多個(gè)獨(dú)立訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的“精華”——即它們的權(quán)重參數(shù)。通過對(duì)這些經(jīng)過不同訓(xùn)練歷程或配置的模型的權(quán)重進(jìn)行審慎的算術(shù)平均。

模型融合技術(shù)（Model Soup）旨在鑄造出一個(gè)在性能表現(xiàn)和環(huán)境適應(yīng)性（穩(wěn)健性）兩方面均實(shí)現(xiàn)顯著飛躍的單一融合模型。尤為關(guān)鍵的是，這一性能的躍遷是在幾乎不增加模型實(shí)際應(yīng)用（推理）時(shí)計(jì)算負(fù)擔(dān)的前提下實(shí)現(xiàn)的，從而為深度學(xué)習(xí)模型在實(shí)際部署和大規(guī)模應(yīng)用中普遍存在的效率與效果平衡難題，提供了一條優(yōu)雅、高效且極具實(shí)用價(jià)值的嶄新解決路徑，預(yù)示著更強(qiáng)大、更可靠AI應(yīng)用的廣闊前景。

2. 模型融合技術(shù)（Model Soup）核心理念

眾所周知，傳統(tǒng)的模型開發(fā)流程往往聚焦于尋找并優(yōu)化單一的最佳模型。然而，“模型融合技術(shù)（Model Soup）”作為一種先進(jìn)的模型集成方法，其理念在于“集腋成裘”，即不再依賴單個(gè)模型的“英勇表現(xiàn)”，而是巧妙地將多個(gè)模型的“智慧”匯聚一堂。

具體而言，模型融合技術(shù)（Model Soup）核心步驟包括：

(1) 多元化模型訓(xùn)練

首先，研究人員或工程師會(huì)訓(xùn)練多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些模型可以源于相同的初始架構(gòu)，但在訓(xùn)練過程中采用不同的超參數(shù)組合（例如，學(xué)習(xí)率、批次大小、正則化強(qiáng)度等），或者使用不同子集、不同增強(qiáng)方式的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。這種差異化的訓(xùn)練策略旨在探索模型在參數(shù)空間中的不同可能性。

(2) 權(quán)重平均化處理

在獲得多個(gè)訓(xùn)練完畢的模型后，模型融合技術(shù)的核心操作——也是其簡潔性的體現(xiàn)——便是直接對(duì)這些模型的對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)層權(quán)重進(jìn)行算術(shù)平均。這意味著將每個(gè)模型在相同位置的權(quán)重值相加，然后除以模型的數(shù)量，得到一組全新的“融合權(quán)重”。

(3) 催生卓越模型

通過上述簡單的權(quán)重平均操作，最終誕生的融合模型往往能展現(xiàn)出超越任何單個(gè)成員模型的綜合性能。它不僅在各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)上可能取得更優(yōu)異的成績，而且在面對(duì)未見過的數(shù)據(jù)或微小擾動(dòng)時(shí)，表現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)定性和泛化能力，即更高的穩(wěn)健性。

至關(guān)重要的是，由于最終得到的是一個(gè)單一權(quán)重集合的模型，其在推理（即實(shí)際應(yīng)用預(yù)測(cè)）階段的計(jì)算開銷與單個(gè)原始模型相當(dāng)，避免了傳統(tǒng)集成學(xué)習(xí)中常見的推理時(shí)間線性增長的問題。

3. 模型融合技術(shù)（Model Soup）實(shí)現(xiàn)原理剖析

“將多個(gè)獨(dú)立模型的輸出結(jié)果進(jìn)行融合，以期獲得更優(yōu)決策”，這一理念在統(tǒng)計(jì)決策理論中歷史悠久，并非全新概念。

以我們熟知的天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域?yàn)槔袠I(yè)內(nèi)的普遍做法便是構(gòu)建并運(yùn)行多個(gè)預(yù)測(cè)模型。這些模型往往出自不同專家團(tuán)隊(duì)之手，他們可能基于不同的理論假設(shè)和數(shù)據(jù)側(cè)重進(jìn)行建模。隨后，預(yù)報(bào)機(jī)構(gòu)會(huì)運(yùn)用多樣化的機(jī)制（例如簡單平均、加權(quán)平均或更復(fù)雜的投票策略）來整合這些模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

其背后的核心統(tǒng)計(jì)學(xué)原理在于：倘若每個(gè)獨(dú)立模型的預(yù)測(cè)誤差呈現(xiàn)隨機(jī)分布且相互獨(dú)立，那么通過對(duì)它們的預(yù)測(cè)進(jìn)行平均，各種隨機(jī)誤差便能在一定程度上相互抵消，從而使得最終的綜合預(yù)測(cè)結(jié)果更為精確，錯(cuò)誤率更低。

“模型融合技術(shù)（Model Soup）”創(chuàng)新之處在于，其并非簡單地在模型的最終輸出層面進(jìn)行“決策融合”，而是深入到模型內(nèi)部，直接對(duì)模型本身的參數(shù)——即網(wǎng)絡(luò)權(quán)重——進(jìn)行“結(jié)構(gòu)性融合”。

(1) SWA 技術(shù)拓展

從技術(shù)傳承上看，這種直接平均模型權(quán)重的方法可以視為對(duì)“隨機(jī)權(quán)重平均”（Stochastic Weight Averaging, SWA）技術(shù)（Izmailov et al., 2018）的擴(kuò)展與應(yīng)用。SWA方法基于對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“損失景觀”（loss landscapes）的深刻洞察——即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)所形成的高維曲面形態(tài)——揭示了在常規(guī)條件下，對(duì)訓(xùn)練過程中不同時(shí)間點(diǎn)的模型權(quán)重進(jìn)行簡單平均，能夠引導(dǎo)模型收斂到損失景觀中更為平坦寬闊的區(qū)域，從而有效提升模型的泛化性能（即模型在未見過的新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力）。

而“模型融合技術(shù)”在實(shí)際操作層面，其權(quán)重平均的過程可謂“簡單到令人不安”：我們所需要做的，僅僅是將多個(gè)獨(dú)立訓(xùn)練好的模型的對(duì)應(yīng)層級(jí)的權(quán)重參數(shù)逐一相加，然后除以模型的數(shù)量，取其算術(shù)平均值。

(2) “損失盆地”共識(shí)

若從更深層次的技術(shù)視角來審視，這一現(xiàn)象與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“損失盆地”（loss basin）概念密切相關(guān)。

通常而言，充分的預(yù)訓(xùn)練過程會(huì)將模型的權(quán)重優(yōu)化至損失函數(shù)高維曲面上的某個(gè)寬闊且平坦的谷底區(qū)域——即一個(gè)“損失盆地”的中心附近。隨后的微調(diào)過程，雖然會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化模型以適應(yīng)特定任務(wù)，但只要調(diào)整幅度不過于劇烈，模型的權(quán)重通常仍會(huì)保持在該初始損失盆地之內(nèi)，而不會(huì)輕易“躍遷”到另一個(gè)遙遠(yuǎn)的、形態(tài)可能完全不同的損失盆地。

因此，如果所有待融合的模型其權(quán)重都幸運(yùn)地（或被設(shè)計(jì)地）收斂于同一個(gè)損失盆地之內(nèi)，那么它們的權(quán)重向量在參數(shù)空間中的位置自然會(huì)相當(dāng)接近。在這種情況下，對(duì)這些“近鄰”權(quán)重進(jìn)行平均，所得到的融合權(quán)重有極大概率依然位于這個(gè)優(yōu)質(zhì)的損失盆地內(nèi)，甚至可能更接近盆地的最優(yōu)點(diǎn)或一個(gè)泛化性能更佳的平坦區(qū)域。

盡管這并非一個(gè)數(shù)學(xué)上絕對(duì)的保證，但大量的經(jīng)驗(yàn)性研究和實(shí)踐已反復(fù)證明，這種策略在實(shí)際應(yīng)用中往往能夠取得令人滿意的效果，其有效性足以使其成為一種值得推廣的實(shí)用技術(shù)。

盡管實(shí)現(xiàn)簡單，但模型融合并非萬能。其有效性的一個(gè)關(guān)鍵前提是參與融合的模型之間需要具備較高的相似性。這通常意味著這些模型應(yīng)當(dāng)：

• 擁有相同的或非常近似的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
• 從同一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、ResNet等）出發(fā)，在此基礎(chǔ)上針對(duì)特定任務(wù)或數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)（fine-tuning）。
• 如果從頭開始訓(xùn)練，其初始化策略和整體結(jié)構(gòu)也不宜相差過大。

關(guān)鍵的限制在于，“模型權(quán)重平均”這一策略主要適用于那些本身已經(jīng)高度相似的模型。換言之，參與融合的各個(gè)模型的權(quán)重參數(shù)在初始狀態(tài)下就不應(yīng)存在過大的差異。確保模型間具有這種必要相似性的有效途徑是：

首先，精心預(yù)訓(xùn)練一個(gè)基礎(chǔ)模型；然后，以此預(yù)訓(xùn)練模型為起點(diǎn)，通過采用不同的超參數(shù)組合（如學(xué)習(xí)率、批處理大小、正則化項(xiàng)等）或使用略有差異的數(shù)據(jù)集（如不同的數(shù)據(jù)子集、數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略）進(jìn)行多輪獨(dú)立的微調(diào)（fine-tuning），從而衍生出一系列“師出同門”但又各具細(xì)微特色的模型變體。

這些經(jīng)過相似路徑演化而來的模型，其權(quán)重通常會(huì)保持足夠的接近度，使得直接平均成為一種可行且有效的策略。

4. 模型融合技術(shù)（Model Soup）優(yōu)劣勢(shì)分析

“模型融合技術(shù)（Model Soup）”憑借其獨(dú)特機(jī)制，為深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化帶來了諸多顯著益處：

• 穩(wěn)健性與一致性的全面增強(qiáng)： 這是模型融合最核心的價(jià)值之一。通過綜合多個(gè)模型的“視角”，融合后的模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的微小變動(dòng)、噪聲干擾或領(lǐng)域漂移展現(xiàn)出更強(qiáng)的容忍度，輸出結(jié)果也更為穩(wěn)定和一致。
• 有效抑制過度訓(xùn)練： 如實(shí)驗(yàn)所示，融合不同訓(xùn)練階段或不同超參數(shù)下的模型，有助于平滑損失景觀，避免模型陷入針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)特有模式的尖銳極小值，從而提升其在未知數(shù)據(jù)上的泛化表現(xiàn)。
• “零額外成本”的性能飛躍： 相較于其他集成方法（如Bagging、Boosting需要保留多個(gè)模型并在推理時(shí)分別計(jì)算），模型融合在完成權(quán)重平均后，最終得到的是一個(gè)單一參數(shù)集的模型。這意味著在推理階段，其計(jì)算復(fù)雜度和時(shí)間開銷與單個(gè)原始模型無異，卻能享受到性能提升的紅利，實(shí)現(xiàn)了“魚與熊掌兼得”。
• 啟發(fā)跨語言與跨任務(wù)模型研發(fā)新思路： 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型融合技術(shù)為構(gòu)建更通用、適應(yīng)性更強(qiáng)的模型提供了新的視角。特別是在多語言處理和多任務(wù)學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，通過巧妙融合，有望開發(fā)出能夠處理更廣泛輸入、完成更多樣任務(wù)的強(qiáng)大模型。

盡管“模型融合技術(shù)（Model Soup）”優(yōu)勢(shì)顯著，但也并非沒有約束，理解其局限性對(duì)于有效應(yīng)用至關(guān)重要，具體可參考如下：

• 模型同質(zhì)性要求： 該技術(shù)最主要的限制在于其對(duì)參與融合模型的“出身”要求較高。它們通常需要擁有相似（乃至相同）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且其權(quán)重在參數(shù)空間中不能相距過遠(yuǎn)。對(duì)于結(jié)構(gòu)迥異或從完全不同初始化狀態(tài)訓(xùn)練得到的模型，直接平均權(quán)重可能導(dǎo)致災(zāi)難性的性能下降。
• 特定任務(wù)峰值性能的可能折衷： 正如實(shí)驗(yàn)二所揭示的，當(dāng)追求在某一特定任務(wù)上的極致性能時(shí)，專門為該任務(wù)精細(xì)調(diào)優(yōu)的單個(gè)模型可能仍然是最佳選擇。模型融合旨在提升綜合表現(xiàn)和穩(wěn)健性，有時(shí)這可能以犧牲在某些高度專業(yè)化任務(wù)上的頂尖性能為代價(jià)。
• 并非所有模型組合皆宜： 不同任務(wù)、不同類型模型之間的“可融合性”存在差異。語義相似度模型與問答/檢索模型的融合效果不佳，便是一個(gè)例證。這提示在實(shí)踐中，需要通過實(shí)驗(yàn)判斷哪些模型組合能夠產(chǎn)生積極的協(xié)同效應(yīng)。

綜上所述，“模型融合技術(shù)（Model Soup）”以其極致的簡潔性和顯著的有效性，為提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能和穩(wěn)健性提供了一種極具吸引力的方法。Jina AI 團(tuán)隊(duì)已成功將其應(yīng)用于其領(lǐng)先的嵌入模型（jina-embeddings-v3）和ReaderLM-v2等實(shí)際產(chǎn)品中，充分證明了該技術(shù)在工業(yè)界應(yīng)用中的巨大潛力和實(shí)用價(jià)值。

未來，隨著對(duì)模型權(quán)重空間、損失函數(shù)幾何形態(tài)以及模型間泛化能力關(guān)系的更深入理解，我們有理由期待模型融合技術(shù)及其變種將在更廣泛的領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，推動(dòng)人工智能向著更高效、更可靠、更智能的方向持續(xù)邁進(jìn)。

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Happy Coding ~

Reference ： https://jina.ai/news/model-soups-recipe-for-embeddings/

Adiós !