MergeKit: LLMの結合を簡単かつ効率的に

MergeKitは、事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）の結合プロセスを効率化する、革新的なオープンソースツールキットです。Arcee.aiによって開発されたMergeKitは、高価な追加学習や複雑なアンサンブルを必要とせず、多様なモデルの強みをその重み空間内で直接結合するための堅牢なソリューションを提供します。

MergeKitは、その中核としてアウトオブコアアプローチを採用しており、リソースが限られた環境でも高度な結合を可能にします。これにより、結合を完全にCPU上で実行したり、わずか8GBのVRAMで高速化したりできるため、より幅広いユーザーとハードウェア構成で高度なLLM操作が可能になります。

なぜモデル結合か？

モデル結合は、人工知能分野における革新的な技術です。複数のモデルを同時に実行する必要がある従来のアンサンブルとは異なり、結合されたモデルは単一モデルと同じ推論コストで、多くの場合、同等かそれ以上の性能を達成します。主な利点は以下のとおりです。

• 特化型モデルの結合: 複数のタスク特化型モデルを、単一の汎用的なスーパーモデルに統合します。
• 知識転移: 元の学習データにアクセスできない場合でも、モデル間で能力を転送します。
• 最適なトレードオフ: 望ましい性能特性を達成するために、モデルの動作を微調整します。
• 性能向上: 推論コストを低く抑えながら、モデルの能力を向上させます。
• 新しい可能性: 創造的なモデル結合を通じて、新たな機能を生み出します。

MergeKitの主な特徴

MergeKitは、多様な結合シナリオに対応するために、豊富な機能を備えています。

• 広範なモデル対応: Llama、Mistral、GPT-NeoX、StableLMなどの一般的なLLMアーキテクチャに対応しています。
• 豊富な結合手法: Linear、SLERP、Task Arithmetic、TIES、DARE、DELLA、Arcee Fusionなど、多様な結合アルゴリズムをサポートしており、それぞれが異なるユースケースに独自の強みを持っています。
• リソース効率性: テンソルを遅延ロードすることで、最小限のメモリ使用量でGPUまたはCPUでの柔軟な実行が可能です。
• 高度な技術: 補間勾配、ピースごとの結合（「Frankenmerging」）、専門家混合モデル（MoE）結合、進化的結合手法などの機能を備えています。
• LoRA抽出: ファインチューニングされたモデルから、PEFT互換の低ランク近似を抽出します。
• 多段階結合: mergekit-multiツールにより、複雑な結合操作を連結できます。
• PyTorch生モデル結合: mergekit-pytorchは、任意のPyTorchモデルへの結合機能を拡張します。
• トークナイザー移植: mergekit-tokensurgeonは、推測デコーディングなどのタスクのために、モデル間の語彙を整列させることができます。

MergeKitを始める

インストールは簡単です。まずリポジトリをクローンし、パッケージをインストールします。

git clone https://github.com/arcee-ai/mergekit.git
cd mergekit
pip install -e .

詳しい使用方法については、主となるエントリポイントはmergekit-yamlスクリプトで、これはYAML設定ファイルを受け取って結合操作を定義します。MergeKitはまた、Hugging Face Hubとの連携も提供しており、Arcee Appを介したモデル共有とクラウド結合機能も利用できます。

クラウド連携とその先

MergeKitは、特にArceeのクラウドGPUを介して、クラウドインフラストラクチャとシームレスに連携します。これにより、ユーザーはクラウドで結合を開始および管理でき、プロセスを簡素化し、ローカルでのセットアップなしで強力なハードウェアを活用できます。結合されたモデルのデプロイまたはダウンロードのオプションにより、MergeKitは高度なLLM実験とデプロイのためのエンドツーエンドのソリューションを提供します。

LLMのカスタマイズと効率性の最先端を探求したいと考えているなら、MergeKitはあなたのAIツールキットに不可欠なツールです。その堅牢な機能とユーザーフレンドリーな設計は、大規模言語モデルを扱うすべての人にとって傑出したオープンソースプロジェクトとなっています。