진보

이 섹션에서는 이러한 대표적인 모델 융합 전략들을 체계적으로 검토 및 분석하고, 각각의 장점과 한계를 강조합니다. 특히 효율적이고 확장 가능한 모델 융합의 새로운 기준을 제시하는 InfiFusion 시리즈와 같은 최근의 발전된 기술들을 중점적으로 살펴봅니다. 이러한 방법들은 증류 기반 기법의 유연성을 바탕으로 다양한 모델 유형에 걸쳐 융합 효율성과 일반성을 향상시키는 데 기여합니다.

매개변수 수준 모델 병합 진행

모델 병합은 다양한 기능을 가진 단일 모델로 여러 작업별 모델을 결합하는 유망한 접근 방식으로 부상했습니다. Model Soup 16 은 단순히 평균을 내어 모델을 병합합니다. 평균화 방법은 어느 정도 효과를 보였지만, 서로 다른 소스 모델 간의 충돌을 간과하는 경우가 많습니다. Fisher 기반 모델 병합 17 은 라플라스 근사와 Fisher 정보 행렬을 통해 병합 프로세스를 개선했지만, 여전히 충돌이 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Ties-Merging 19 과 DARE 18 이 제안되었습니다.

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