CoMerge：冲突驱动的多任务模型合并偏好优化
原文标题：CoMerge: Conflict-Driven Preference Optimization for Multi-Task Model Merging
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- 问题
- 模型合并存在参数干扰，现有方法未直接利用朴素合并暴露的退化行为。
- 方法
- 将模型合并重构为偏好优化，用朴素合并（如任务算术）的缺陷作为硬负样本自监督构造偏好对，优化轻量张量级合并系数。
- 结果
- MergeBench平均归一化性能0.9968，优于所有无数据和数据驱动基线；Llama-3.1-8B-Instruct上指令遵循和安全等冲突敏感任务显著提升，仅优化1445个标量系数。
- 影响
- 无需全量重训即可构建多任务LLM，冲突敏感任务改善明显，适合低成本模型定制。
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原始标题：CoMerge: Conflict-Driven Preference Optimization for Multi-Task Model Merging
AI 中文标题：CoMerge：冲突驱动的多任务模型合并偏好优化
来源：arXiv cs.AI · 发布于 60 天前
分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）
标签：模型合并 / 偏好优化 / 多任务 / 参数冲突
关键词：model merging / preference optimization / conflict
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