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飞桨大模型套件 模型融合文档

1.大模型融合介绍

模型融合，也称为模型合并，是一种有效的技术，通过融合多个具有不同能力的独立模型的参数，构建一个通用模型，而无需访问原始训练数据或进行昂贵的计算。与模型融合最相关的概念是集成学习，因为它们都促进了知识的融合与传递。它们之间的主要区别在于，集成学习必须保存所有的单个模型，并在推理阶段融合多个模型的预测（或输出），而模型融合则直接在参数层面进行合并，并且在推理时只有一个最终模型。

模型融合应用的场景：

  • 提高模型能力：模型融合能使模型拥有处理多领域任务的能力，并且可能提升在交叉领域的能力。

  • 缓解对齐代价：在对预训练模型进行微调 sft 后得到微调模型，之后我们通常进行 RLHF。RLHF 被证明有效提升了 LLMs 的用户友好性，但它会引入一个对齐税（alignment tax），即在对齐人类偏好后模型的性能可能有所下降。模型融合可以缓解对齐税。

2.大模型融合算法介绍

2.1 快速开始

接下来我们将介绍如何使用统一脚本进行模型融合。

2.1.1 环境准备

  • PaddlePaddle 3.0-beta
  • PaddleNLP develop

git clone 代码到本地，即可开始。

    git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP.git
    # pip install ./PaddleNLP 使用develop版本
    cd PaddleNLP/llm/tools
    # 到达运行目录

2.1.2 模型融合

python mergekit.py \
    --device cpu \
    --tensor_type np \
    --n_process 2 \
    --merge_method linear \
    --model_path_list ../checkpoints/model1 ../checkpoints/model \
    --output_path ../checkpoints/model_merge

2.2 权重融合方法

merge_method 权重稀疏 权重融合 支持融合模型数
linear / linear >=2
slerp / slerp =2
ties trim ties >=2
della magprune ties >=2
della_linear magprune linear >=2
dare_linear dare linear >=2
dare_ties dare ties >=2

权重融合方法介绍：

  • linear: 权重线性融合。可选超参 weight_list、normalize。
  • slerp: 球面线性插值融合，仅支持两个模型融合。可选超参 slerp_alpha。
  • ties: TIES论文中提出权重融合方式，应用符号一致性算法来减少模型融合干扰。可选超参 weight_list、normalize。

权重稀疏方法介绍：

  • trim: TIES论文中提出稀疏方式，根据绝对值由大到小顺序，保留设定比例权重数值，将其余小数值权重设为0。可选超参 reserve_p、rescale。
  • dare: DARE论文中提出稀疏方式，根据设定概率，随机选择保留原始权重或设为0。可选超参 reserve_p、rescale。
  • magprune:DELLA论文中提出稀疏方式，根据权重绝对值大小给定不同保留概率，随机选择保留原始权重或设为0。可选超参 reserve_p、rescale、epsilon。

3.Mergekit 参数介绍

  通用参数（Common Parameters）
  • device: 用于模型融合的设备类型，支持 "cpu"、"gpu" 或 "low_gpu_mem"，默认为 "cpu"。
  • tensor_type: 模型融合过程使用的张量类型，支持 "np"（仅支持 CPU）或 "pd"（支持 CPU/GPU），默认为 "np"。
  • n_process: 模型融合的并行进程数，默认为 1。
  • merge_preifx: 模型文件的前缀名称，例如 "model" 或 "master_weights"，默认为 "model"。
  • merge_method: 模型融合策略，支持"linear", "ties", "slerp", "della_linear", "della", "dare_linear", "dare_ties"，默认为 "linear"。
  • merge_type: 模型融合过程的类型，支持"linear", "ties", "slerp",默认为 "linear"。
  • sparsify_type: 稀疏化处理的类型，支持"trim", "magprune", "dare",默认为 None。
  模型参数（Model Parameters）
  • model_path_list: 融合模型的路径或名称列表，需至少包含两个路径。默认为 None。
  • base_model_path: 基础模型的路径或名称，默认为 None。
  • output_path: 融合模型保存的目录路径，默认为 None。
  融合参数（Merge Parameters）
  • weight_list: 融合过程中每个模型的相对（或绝对，如果 normalize=False）权重列表，默认为 None。如果未设置，将自动均匀分配权重。
  • normalize: 是否对权重进行归一化处理，默认为 False。
  • slerp_alpha: Slerp 插值参数，用于 Slerp 方法，默认为 0.5。
  • slerp_normalize_eps: Slerp 归一化过程中的 epsilon 值，默认为 1e-8。
  • slerp_dot_threshold: Slerp 点积阈值。如果点积值超过该阈值，则使用线性插值，默认为 0.9995。
  • ties_elect_type: ties mask 的处理类型，支持 "sum" 或 "count"，默认为 "sum"。
  稀疏化参数（Sparsify Parameters）
  • rescale: 稀疏化后是否重新缩放权重，默认为 True。
  • reserve_p: 稀疏化模型时保留的随机概率，默认为 0.7。
  • epsilon: 稀疏化方法”magprune“中使用的 epsilon 值，默认为 0.14。