本文的主要作者为黄毅翀。黄毅翀是哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心博士生，鹏城实验室实习生，师从秦兵教授和冯骁骋教授。研究方向包括大语言模型集成学习、多语言大模型，相关论文发表于自然语言处理顶级会议 ACL、EMNLP、COLING。
随着大语言模型展现出惊人的语言智能，各大 AI 公司纷纷推出自己的大模型。这些大模型通常在不同领域和任务上各有所长，如何将它们集成起来以挖掘其互补潜力，成为了 AI 研究的前沿课题。
近期，哈工大和鹏城实验室的研究人员提出了「Training-free 的异构大模型集成学习框架」DeePEn。
不同于以往方法训练外部模块来筛选、融合多个模型生成的回复，DeePEn 在解码过程中融合多个模型输出的概率分布，联合决定每一步的输出 token。相较而言，该方法不仅能快速应用于任何模型组合，还允许被集成模型访问彼此的内部表示（概率分布），实现更深层次的模型协作。
结果表明， DeePEn 在多个公开数据集上均能取得显著提升，有效扩展大模型性能边界：
目前论文及代码均已公开：
论文标题：Ensemble Learning for Heterogeneous LargeLanguage Models with Deep Parallel Collaboration
论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.12715
代码地址：https://github.com/OrangeInSouth/DeePEn
方法介绍
异构大模型集成的核心难点在于如何解决模型间的词表差异问题。为此，DeePEn 基于相对表示理论，构建由多个模型词表之间的共享 token 构成的统一相对表示空间。在解码阶段，DeePEn 将不同大模型输出的概率分布映射到该空间进行融合。全程无需参数训练。
下图中展示了 DeePEn 的方法。给定 N 个模型进行集成，DeePEn 首先构建它们的转换矩阵（即相对表示矩阵），将来自多个异构绝对空间的概率分布映射到统一的相对空间中。在每个解码步骤中，所有模型进行前向计算并输出 N 个概率分布。这些分布被映射到相对空间并进行聚合。最后，聚合结果被转换回某个模型（主模型）的绝对空间，以确定下一个 token。
图 1：方法示意图。其中，相对表示转换矩阵是通过计算词表中每个 token 与模型间共享的锚点 token 之间的词嵌入相似度得到的。
实验
表 1：主实验结果。第一部分为单模型的性能，第二部分为分别对每个数据集上的 top-2 模型进行集成学习，第三部分为 top-4 模型集成。
通过实验，论文作者得出了以下结论：
(1)大模型在不同任务上各有所长。如表 1 所示，不同大模型在不同数据集上的表现存在显著差异。例如 LLaMA2-13B 在知识问答 TriviaQA 和 NQ 数据集上取得了最高的结果，但是其他四个任务上的排名并未进入前四。
(2)分布融合在各个数据集上取得了一致性的提升。如表 1 所示，DeePEn-Avg 和 DeePEn-Adapt 在所有数据集上均取得了性能提升。在 GSM8K 上，通过与投票法组合使用，最终取得了 + 11.35 的性能提升。
表 2：不同模型数量下的集成学习性能。
(3)随着集成模型数量的增加，集成性能先增后减。作者在根据模型性能由高到低，依次将模型加入集成，然后观察性能变化。如表 2 所示，不断引入性能较差的模型，集成性能先增后减。
表 3：在多语言机器翻译数据集 Flores 上，大模型与翻译专家模型之间的集成学习。
(4)集成大模型与专家模型有效提升特定任务性能。作者还在机器翻译任务上对大模型 LLaMA2-13B 和多语言翻译模型 NLLB 进行集成。如表 3 所示，通用大模型与任务特定的专家模型之间的集成，可以显著提升性能。
结论
当前的大模型层出不穷，但很难有一个模型能在所有任务上全面碾压其他模型。因此，如何利用不同模型之间的互补优势，成为一个重要的研究方向。本文介绍的 DeePEn 框架，解决了不同大模型在分布融合时的词表差异问题，且无需任何参数训练。大量实验表明，DeePEn 在不同任务、不同模型数量及不同模型架构的集成学习设置中，均取得了稳定的性能提升。
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