开源模型融合方法：从理论到实践
在大模型时代，模型融合（Ensemble）已成为提升系统性能的重要手段。本文将介绍几种主流的开源模型融合方法，并提供可复现的实践步骤。
1. 融合策略对比
加权平均法
这是最基础也是最常用的融合方式。通过为不同模型分配权重来计算最终输出：
import numpy as np
# 假设有三个模型的预测结果
model1_pred = [0.8, 0.2]
model2_pred = [0.7, 0.3]
model3_pred = [0.6, 0.4]
# 权重分配
weights = [0.4, 0.3, 0.3]
final_pred = np.average([model1_pred, model2_pred, model3_pred], axis=0, weights=weights)
print(final_pred) # 输出融合结果
投票法
适用于分类任务，通过多数投票决定最终类别。
from scipy.stats import mode
predictions = [[1, 0], [0, 1], [1, 0]]
# 对每个样本进行投票
final_vote = mode(predictions, axis=0).mode[0]
2. 实际部署建议
在生产环境中，建议使用模型融合作为最终决策层，将多个微调后的模型组合成一个更鲁棒的预测系统。可以考虑使用ONNX或TensorRT进行推理加速。
3. 注意事项
- 融合效果依赖于模型多样性
- 需要平衡性能与计算成本
- 建议在验证集上测试不同融合策略的效果
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