大模型微调中的模型融合技术实践

大模型微调中的模型融合技术实践

在大模型微调过程中，模型融合技术已成为提升性能的重要手段。本文将分享几种实用的模型融合方法，并提供可复现的代码示例。

1. 简单平均融合

这是最基础的融合方式，适用于多个微调后的模型权重。

import torch

def average_weights(models):
    avg_state_dict = {}
    for key in models[0].state_dict().keys():
        avg_state_dict[key] = torch.stack([model.state_dict()[key] for model in models]).mean(dim=0)
    return avg_state_dict

# 使用示例
# fused_model.load_state_dict(average_weights([model1, model2, model3]))

2. 加权融合

根据模型在验证集上的表现进行加权，效果更优。

import torch.nn.functional as F

def weighted_average(models, weights):
    assert len(models) == len(weights)
    avg_state_dict = {}
    for key in models[0].state_dict().keys():
        weighted_tensors = [model.state_dict()[key] * weight 
                          for model, weight in zip(models, weights)]
        avg_state_dict[key] = torch.stack(weighted_tensors).sum(dim=0)
    return avg_state_dict

3. 融合策略建议

• 验证集评估：先在验证集上评估各模型性能
• 权重分配：按准确率分配权重，性能好的模型权重更大
• 渐进融合：可先进行简单平均，再基于结果调整权重

这些方法在实际项目中已验证有效，建议根据具体场景选择合适的融合策略。