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

在大模型競速的時代，我們常常面臨一個現(xiàn)實難題：如何在不增加訓練成本的前提下，進一步提升模型性能與泛化能力？這時，模型融合技術（Model Soup）正悄然走紅。它不依賴精密調(diào)參或復雜架構變更，只需對多個訓練好的模型“攪一攪”，便可能創(chuàng)造出比單個模型更強的“超級模型”效果。

你沒聽錯——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、策略與實際應用，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（Model Soup）歷史背景

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

于此背景之下，@JinaAI_團隊高瞻遠矚地提出并成功實踐了一種極具潛力的神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化方略，賦予其形象的名稱：“模型融合技術（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”多個獨立訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的“精華”——即它們的權重參數(shù)。通過對這些經(jīng)過不同訓練歷程或配置的模型的權重進行審慎的算術平均。

模型融合技術（Model Soup）旨在鑄造出一個在性能表現(xiàn)和環(huán)境適應性（穩(wěn)健性）兩方面均實現(xiàn)顯著飛躍的單一融合模型。尤為關鍵的是，這一性能的躍遷是在幾乎不增加模型實際應用（推理）時計算負擔的前提下實現(xiàn)的，從而為深度學習模型在實際部署和大規(guī)模應用中普遍存在的效率與效果平衡難題，提供了一條優(yōu)雅、高效且極具實用價值的嶄新解決路徑，預示著更強大、更可靠AI應用的廣闊前景。

2. 模型融合技術（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（Model Soup）”作為一種先進的模型集成方法，其理念在于“集腋成裘”，即不再依賴單個模型的“英勇表現(xiàn)”，而是巧妙地將多個模型的“智慧”匯聚一堂。

具體而言，模型融合技術（Model Soup）核心步驟包括：

(1) 多元化模型訓練

首先，研究人員或工程師會訓練多個神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這些模型可以源于相同的初始架構，但在訓練過程中采用不同的超參數(shù)組合（例如，學習率、批次大小、正則化強度等），或者使用不同子集、不同增強方式的訓練數(shù)據(jù)進行訓練。這種差異化的訓練策略旨在探索模型在參數(shù)空間中的不同可能性。

(2) 權重平均化處理

在獲得多個訓練完畢的模型后，模型融合技術的核心操作——也是其簡潔性的體現(xiàn)——便是直接對這些模型的對應網(wǎng)絡層權重進行算術平均。這意味著將每個模型在相同位置的權重值相加，然后除以模型的數(shù)量，得到一組全新的“融合權重”。

(3) 催生卓越模型

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

至關重要的是，由于最終得到的是一個單一權重集合的模型，其在推理（即實際應用預測）階段的計算開銷與單個原始模型相當，避免了傳統(tǒng)集成學習中常見的推理時間線性增長的問題。

3. 模型融合技術（Model Soup）實現(xiàn)原理剖析

“將多個獨立模型的輸出結果進行融合，以期獲得更優(yōu)決策”，這一理念在統(tǒng)計決策理論中歷史悠久，并非全新概念。

以我們熟知的天氣預報領域為例，行業(yè)內(nèi)的普遍做法便是構建并運行多個預測模型。這些模型往往出自不同專家團隊之手，他們可能基于不同的理論假設和數(shù)據(jù)側(cè)重進行建模。隨后，預報機構會運用多樣化的機制（例如簡單平均、加權平均或更復雜的投票策略）來整合這些模型的預測結果。

其背后的核心統(tǒng)計學原理在于：倘若每個獨立模型的預測誤差呈現(xiàn)隨機分布且相互獨立，那么通過對它們的預測進行平均，各種隨機誤差便能在一定程度上相互抵消，從而使得最終的綜合預測結果更為精確，錯誤率更低。

“模型融合技術（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行“決策融合”，而是深入到模型內(nèi)部，直接對模型本身的參數(shù)——即網(wǎng)絡權重——進行“結構性融合”。

(1) SWA 技術拓展

從技術傳承上看，這種直接平均模型權重的方法可以視為對“隨機權重平均”（Stochastic Weight Averaging, SWA）技術（Izmailov et al., 2018）的擴展與應用。SWA方法基于對神經(jīng)網(wǎng)絡“損失景觀”（loss landscapes）的深刻洞察——即神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中優(yōu)化的目標函數(shù)所形成的高維曲面形態(tài)——揭示了在常規(guī)條件下，對訓練過程中不同時間點的模型權重進行簡單平均，能夠引導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”在實際操作層面，其權重平均的過程可謂“簡單到令人不安”：我們所需要做的，僅僅是將多個獨立訓練好的模型的對應層級的權重參數(shù)逐一相加，然后除以模型的數(shù)量，取其算術平均值。

(2) “損失盆地”共識

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

通常而言，充分的預訓練過程會將模型的權重優(yōu)化至損失函數(shù)高維曲面上的某個寬闊且平坦的谷底區(qū)域——即一個“損失盆地”的中心附近。隨后的微調(diào)過程，雖然會進一步優(yōu)化模型以適應特定任務，但只要調(diào)整幅度不過于劇烈，模型的權重通常仍會保持在該初始損失盆地之內(nèi)，而不會輕易“躍遷”到另一個遙遠的、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重都幸運地（或被設計地）收斂于同一個損失盆地之內(nèi)，那么它們的權重向量在參數(shù)空間中的位置自然會相當接近。在這種情況下，對這些“近鄰”權重進行平均，所得到的融合權重有極大概率依然位于這個優(yōu)質(zhì)的損失盆地內(nèi)，甚至可能更接近盆地的最優(yōu)點或一個泛化性能更佳的平坦區(qū)域。

盡管這并非一個數(shù)學上絕對的保證，但大量的經(jīng)驗性研究和實踐已反復證明，這種策略在實際應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用技術。

盡管實現(xiàn)簡單，但模型融合并非萬能。其有效性的一個關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當：

• 擁有相同的或非常近似的網(wǎng)絡架構。
• 從同一個預訓練模型（如BERT、ResNet等）出發(fā)，在此基礎上針對特定任務或數(shù)據(jù)進行微調(diào)（fine-tuning）。
• 如果從頭開始訓練，其初始化策略和整體結構也不宜相差過大。

關鍵的限制在于，“模型權重平均”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，參與融合的各個模型的權重參數(shù)在初始狀態(tài)下就不應存在過大的差異。確保模型間具有這種必要相似性的有效途徑是：

首先，精心預訓練一個基礎模型；然后，以此預訓練模型為起點，通過采用不同的超參數(shù)組合（如學習率、批處理大小、正則化項等）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)增強策略）進行多輪獨立的微調(diào)（fine-tuning），從而衍生出一系列“師出同門”但又各具細微特色的模型變體。

這些經(jīng)過相似路徑演化而來的模型，其權重通常會保持足夠的接近度，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（Model Soup）優(yōu)劣勢分析

“模型融合技術（Model Soup）”憑借其獨特機制，為深度學習模型的優(yōu)化帶來了諸多顯著益處：

• 穩(wěn)健性與一致性的全面增強： 這是模型融合最核心的價值之一。通過綜合多個模型的“視角”，融合后的模型對輸入數(shù)據(jù)的微小變動、噪聲干擾或領域漂移展現(xiàn)出更強的容忍度，輸出結果也更為穩(wěn)定和一致。
• 有效抑制過度訓練： 如實驗所示，融合不同訓練階段或不同超參數(shù)下的模型，有助于平滑損失景觀，避免模型陷入針對訓練數(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需要保留多個模型并在推理時分別計算），模型融合在完成權重平均后，最終得到的是一個單一參數(shù)集的模型。這意味著在推理階段，其計算復雜度和時間開銷與單個原始模型無異，卻能享受到性能提升的紅利，實現(xiàn)了“魚與熊掌兼得”。
• 啟發(fā)跨語言與跨任務模型研發(fā)新思路： 實驗結果表明，模型融合技術為構建更通用、適應性更強的模型提供了新的視角。特別是在多語言處理和多任務學習場景下，通過巧妙融合，有望開發(fā)出能夠處理更廣泛輸入、完成更多樣任務的強大模型。

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

• 模型同質(zhì)性要求： 該技術最主要的限制在于其對參與融合模型的“出身”要求較高。它們通常需要擁有相似（乃至相同）的網(wǎng)絡結構，并且其權重在參數(shù)空間中不能相距過遠。對于結構迥異或從完全不同初始化狀態(tài)訓練得到的模型，直接平均權重可能導致災難性的性能下降。
• 特定任務峰值性能的可能折衷： 正如實驗二所揭示的，當追求在某一特定任務上的極致性能時，專門為該任務精細調(diào)優(yōu)的單個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，有時這可能以犧牲在某些高度專業(yè)化任務上的頂尖性能為代價。
• 并非所有模型組合皆宜： 不同任務、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，便是一個例證。這提示在實踐中，需要通過實驗判斷哪些模型組合能夠產(chǎn)生積極的協(xié)同效應。

綜上所述，“模型融合技術（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)絡性能和穩(wěn)健性提供了一種極具吸引力的方法。Jina AI 團隊已成功將其應用于其領先的嵌入模型（jina-embeddings-v3）和ReaderLM-v2等實際產(chǎn)品中，充分證明了該技術在工業(yè)界應用中的巨大潛力和實用價值。

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

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Happy Coding ~

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

Adiós !