KnOTS：通过SVD的知识导向模型合并

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模型合并是一种强大的技术，通过结合任务特定模型的权重，创建多功能的多任务模型。这种方法能够实现技能积累、模型弱点修补和现有模型的协同改进等关键能力。尽管模型合并在全秩微调（FFT）模型中取得了显著成功，但在应用于参数高效微调（PEFT）方法，特别是低秩适应（LoRA）时，遇到了重大挑战。

对齐度问题：通过中心核对齐（CKA）分析发现，与任务更新对齐度高的FFT模型不同，LoRA模型的对齐度较低，表明其任务更新过程通过未对齐的子空间处理输入。
现有方法的局限性：现有的模型合并方法，如任务算术（TA）、TIES和DARE，虽然在FFT模型中表现出色，但在LoRA模型中由于模型间权重纠缠增加而显示出有限的成功。

为了解决这些挑战，来自乔治亚理工学院、IBM研究院和麻省理工学院的研究人员提出了 KnOTS（通过SVD的知识导向），这是一种新颖的方法，使用奇异值分解（SVD）将不同LoRA模型的任务更新转换为共享空间。该方法设计为多功能且与现有合并技术兼容。

SVD分解：
- 任务更新转换：KnOTS 通过结合每层的任务更新并通过SVD分解它们，将不同LoRA模型的任务更新转换为共享空间。
- 共享表示空间：SVD分解将任务更新投影到一个共享的低维子空间中，从而实现更好的对齐和合并。
多阶段架构：
- 对齐和合并：KnOTS 实现了一个复杂的多阶段架构，以有效对齐和合并LoRA模型。
- 兼容性：该方法与几种现有的无梯度合并方法兼容，包括RegMean、任务算术（TA）、TIES和DARE。

研究人员引入了一个新的“联合评估”基准，用于评估合并模型处理来自多个数据集的输入的能力，而无需特定于数据集的上下文。该基准提供了对模型在不同任务中泛化能力的更现实评估。

实验结果展示了KnOTS在各种模型架构和任务中的有效性：

视觉领域：
- ViT-B/32模型：当合并八个在不同图像分类数据集上微调的ViT-B/32模型时，KnOTS与现有方法相比表现相似。
- ViT-L/14模型：在更大的ViT-L/14模型上，KnOTS-TIES的表现优于基线方法高达3%。
语言领域：
- Llama3-8B模型：在用于自然语言推理任务的Llama3-8B模型上测试时，KnOTS-TIES显著改善了基线方法，平均归一化准确率提高了2.9%。
- KnOTS-DARE-TIES：进一步将性能提高了0.2%。

在这篇论文中，研究人员介绍了KnOTS，一种利用奇异值分解（SVD）将LoRA模型的任务更新转换为共享表示空间的方法，从而能够应用各种无梯度合并技术。KnOTS 方法在不同模型架构和任务中展示了其有效性，持续将现有合并方法的性能提高了高达4.3%，展示了其在不同模型架构和任务中的鲁棒性。

KnOTS 有潜力通过有效对齐和合并LoRA表示来创建通用、多任务模型，为未来的AI应用提供了新的方向。通过解决LoRA模型合并的挑战，KnOTS 为参数高效微调方法的广泛应用铺平了道路，使得更多研究人员和开发者能够利用这些技术来构建更强大、更灵活的多任务模型。

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