DARE TIES - 용바오의 연구실

DARE TIES (Drop And REscale with Trim, Elect Sign & Merge)는 대형 언어 모델(LLM) 병합을 위한 고급 방법론입니다. 이 방법은 여러 모델의 가중치를 효과적으로 결합하여 성능을 유지하거나 향상시키는 것을 목표로 합니다. 각 용어의 의미와 병합 방법론을 설명하면 다음과 같습니다:

DARE (Drop And REscale)

DARE 방법은 모델 병합 과정에서 가중치를 조정하여 출력의 기대값을 유지하는 것을 목표로 합니다. 이는 가중치를 재스케일링(rescaling)하여 두 모델의 가중치를 기반 모델의 가중치에 추가하는 방식으로 수행됩니다. 이를 통해 병합된 모델의 성능이 개별 모델과 유사하게 유지됩니다.

TIES (Trim, Elect Sign & Merge)

TIES 방법은 세 가지 주요 단계로 이루어집니다: 1. Trim: 파인튜닝(fine-tuning) 동안 소량만 변경된 파라미터를 초기화합니다. 이를 통해 병합 과정에서 불필요한 정보가 포함되지 않도록 합니다. 2. Elect Sign: 두 모델 간의 가중치 부호(sign) 충돌을 해결합니다. 이는 모델 병합 후 가중치가 같은 방향으로 유지되도록 하여 성능 저하를 방지합니다. 3. Merge: 부호가 일치하는 파라미터만 병합합니다. 이를 통해 병합된 모델의 일관성을 유지합니다.

DARE TIES 병합 방법

DARE TIES 병합 방법은 DARE와 TIES의 장점을 결합한 방식입니다. 병합 과정에서 다음과 같은 단계를 따릅니다:

Rescale (DARE): 두 모델의 가중치를 재스케일링하여 병합된 모델의 기대 출력을 유지합니다.
Trim & Elect Sign (TIES): 미세하게 변경된 파라미터를 초기화하고, 가중치 부호 충돌을 해결합니다.
Merge (TIES): 부호가 일치하는 파라미터를 병합합니다.

이 방법론은 대형 언어 모델의 병합 과정에서 정보 손실을 최소화하고, 성능 저하를 방지하며, 모델의 일관성을 유지하는 것을 목표로 합니다.

적용 예시

예를 들어, 두 개의 사전 학습된 언어 모델 A와 B를 DARE TIES 방법을 사용하여 병합한다고 가정해봅시다:

가중치 재스케일링:
- 모델 A와 B의 가중치를 재스케일링하여 병합 모델의 출력 기대값을 유지합니다.
Trim 단계:
- 모델 A와 B에서 파인튜닝 동안 소량만 변경된 파라미터를 초기화합니다.
Sign 선별 단계:
- 모델 A와 B의 가중치 부호 충돌을 해결합니다.
파라미터 병합:
- 부호가 일치하는 파라미터를 병합하여 최종 모델을 생성합니다.

이와 같은 방법론은 병합된 모델이 원래 모델들의 성능을 유지하거나 향상시키도록 도와줍니다.

결론

DARE TIES 방법은 대형 언어 모델 병합 시 성능 유지와 일관성을 보장하는 고급 기법입니다. 이를 통해 여러 모델의 장점을 결합하여 더욱 강력한 모델을 생성할 수 있습니다.

DARE TIES 병합 방법

기본적인 설정 및 가중치 병합 코드

먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install torch

다음은 DARE TIES 병합 방법을 구현한 예제 코드입니다:

import torch
import copy

def rescale_weights(model, scaling_factor):
    for param in model.parameters():
        param.data *= scaling_factor

def elect_sign(param_a, param_b):
    sign_a = torch.sign(param_a)
    sign_b = torch.sign(param_b)
    return sign_a == sign_b

def merge_models(model_a, model_b):
    model_merged = copy.deepcopy(model_a)
    
    for param_merged, param_a, param_b in zip(model_merged.parameters(), model_a.parameters(), model_b.parameters()):
        sign_match = elect_sign(param_a, param_b)
        param_merged.data = torch.where(sign_match, (param_a.data + param_b.data) / 2, param_a.data)
    
    return model_merged

def trim_parameters(model, threshold=1e-3):
    for param in model.parameters():
        param.data = torch.where(torch.abs(param.data) < threshold, torch.zeros_like(param.data), param.data)

# 두 모델의 가중치를 병합하는 함수
def dare_ties_merge(model_a, model_b, rescale_factor=0.5, trim_threshold=1e-3):
    # 가중치 재스케일링 (DARE)
    rescale_weights(model_a, rescale_factor)
    rescale_weights(model_b, rescale_factor)
    
    # 파라미터 트리밍 (TIES)
    trim_parameters(model_a, trim_threshold)
    trim_parameters(model_b, trim_threshold)
    
    # 파라미터 병합
    model_merged = merge_models(model_a, model_b)
    
    return model_merged

# 예제 모델 정의 (간단한 신경망)
class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 10)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 모델 초기화
model_a = SimpleModel()
model_b = SimpleModel()

# 병합된 모델 생성
merged_model = dare_ties_merge(model_a, model_b)

# 병합된 모델 저장 (프로덕션에서 활용 가능)
torch.save(merged_model.state_dict(), "merged_model.pth")

print("모델 병합이 완료되었습니다.")

코드 설명

가중치 재스케일링 (rescale_weights):
- 주어진 스케일링 팩터를 사용하여 모델의 모든 파라미터를 재스케일링합니다.
부호 선택 (elect_sign):
- 두 파라미터의 부호를 비교하여 동일한 부호인 경우에만 병합합니다.
모델 병합 (merge_models):
- 동일한 부호를 가진 파라미터를 평균하여 병합합니다.
파라미터 트리밍 (trim_parameters):
- 파라미터 값이 특정 임계값(threshold) 이하인 경우 해당 파라미터를 0으로 초기화합니다.
DARE TIES 병합 (dare_ties_merge):
- 가중치 재스케일링, 파라미터 트리밍, 파라미터 병합의 단계를 거쳐 두 모델을 병합합니다.
예제 모델 정의 (SimpleModel):
- 간단한 신경망 모델을 정의합니다.
병합된 모델 저장:
- 병합된 모델을 저장하여 프로덕션 환경에서 활용할 수 있도록 합니다.

이 코드는 두 모델의 가중치를 DARE TIES 방법론을 사용하여 병합하는 기본적인 예제를 제공합니다. 이를 기반으로 실제 모델에 맞게 조정하여 사용할 수 있습니다. 추가적인 최적화나 구체적인 모델에 맞춘 조정이 필요할 수 있습니다.