モデルマージ

モデルマージとは、機械学習や深層学習の分野において、同じアーキテクチャを持つ複数の異なる訓練済みモデルのパラメータを統合し、新たな一つのモデルを生成する技術およびプロセスのことです。個々のモデルがそれぞれ異なるデータやタスクを通じて獲得した知識や重みを組み合わせることで、単体のモデルでは達成できない優れた汎化性能や特定タスクへの高い適応力を発揮する可能性があります。特に、近年発展している大規模言語モデルや画像生成モデルの領域において、ゼロからモデルを再学習させるよりも低い計算コストで高性能なモデルを作製できる手法として注目を集めています。単純なパラメータの平均化から、タスクごとの重要度を考慮した統合手法まで、様々なアプローチが研究されています。