在大语言模型微调实践中，模型融合技术已成为提升性能的关键手段。本文将对比分析几种主流融合策略。
1. 模型平均融合（Model Averaging） 这是最基础的融合方法，适用于多个微调后的模型权重合并。实现方式为：
import torch
# 假设model1和model2是两个微调好的模型
weights1 = model1.state_dict()
weights2 = model2.state_dict()
# 平均融合
fusion_weights = {}
for key in weights1.keys():
fusion_weights[key] = (weights1[key] + weights2[key]) / 2
该方法简单有效，但缺乏针对性优化。
2. 加权平均融合（Weighted Averaging） 根据模型在验证集上的表现分配权重：
# 假设score1和score2分别为模型的验证分数
weights1 = model1.state_dict()
weights2 = model2.state_dict()
alpha = score1 / (score1 + score2) # 权重分配
fusion_weights = {}
for key in weights1.keys():
fusion_weights[key] = alpha * weights1[key] + (1 - alpha) * weights2[key]
此方法在实际应用中效果更佳。
3. 注意力融合策略（Attention Fusion） 针对注意力机制的特殊性，可以单独处理注意力层：
# 对注意力权重进行加权平均
attn_weights1 = model1.attention_weights
attn_weights2 = model2.attention_weights
fusion_attn = alpha * attn_weights1 + (1 - alpha) * attn_weights2
这种策略在处理多任务微调时特别有效。
实测建议：
- 对于资源有限的情况，优先尝试模型平均；
- 在生产环境中，建议使用加权平均并结合验证集性能；
- 注意融合后的模型需要重新评估其泛化能力。
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