Foundation models are redefining how AI systems are built. Practitioners now follow a standard procedure to build their machine learning solutions: download a copy of a foundation model, and fine-tune it using some in-house data about the target task of interest. Consequently, the Internet is swarmed by a handful of foundation models fine-tuned on many diverse tasks. Yet, these individual fine-tunings often lack strong generalization and exist in isolation without benefiting from each other. In our opinion, this is a missed opportunity, as these specialized models contain diverse features. Based on this insight, we propose model recycling, a simple strategy that leverages multiple fine-tunings of the same foundation model on diverse auxiliary tasks, and repurposes them as rich and diverse initializations for the target task. Specifically, model recycling fine-tunes in parallel each specialized model on the target task, and then averages the weights of all target fine-tunings into a final model. Empirically, we show that model recycling maximizes model diversity by benefiting from diverse auxiliary tasks, and achieves a new state of the art on the reference DomainBed benchmark for out-of-distribution generalization. Looking forward, model recycling is a contribution to the emerging paradigm of updatable machine learning where, akin to open-source software development, the community collaborates to incrementally and reliably update machine learning models.


翻译:基础模型正在重新定义如何构建AI系统。 实践者现在遵循标准程序来构建他们的机器学习解决方案: 下载一个基础模型的复制件, 并使用一些关于目标任务的内部数据对它进行微调。 因此, 互联网被一小撮基础模型扭曲, 对许多不同任务进行微调。 然而, 这些个别的微调往往缺乏强有力的概括, 孤立地存在, 而没有相互受益。 我们认为, 这是一个错失的机会, 因为这些专门模型包含不同的特征。 基于这一洞察力, 我们提出模型回收, 一种利用不同辅助任务对同一基础模型进行多重微调的简单战略, 并且将它们重新定位为目标任务的丰富而多样的初始化。 具体地说, 每个专门模型的微调是平行的, 与目标任务平行的每个专门模型同步, 然后将所有目标微调调整的重量平均到最终模型的重量。 我们认为, 模型回收利用了多种多样的特性。 基于不同的辅助任务, 我们提出了模型回收, 并取得了关于参考 DOmain Best 样模型的艺术的新状态, 将它重新定位作为目标的参考, 向前级的模型更新, 向前向正在学习正在逐步更新的系统化的模型学习。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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