系统性MergeKit学习教程

系统性MergeKit学习教程

工具概述与价值定位

在当前大型语言模型（LLM）快速发展的生态中，模型合并技术已成为提升模型性能的关键手段。根据 Open LLM Leaderboard 的最新数据显示，在排名前 100 的模型中，有 34% 是通过 MergeKit 工具合并而来，这一数据充分证明了 MergeKit 在开源 LLM 优化领域的核心地位。MergeKit 作为一款开源的 LLM 合并工具包，其设计目标是通过高效算法组合多个预训练模型的优势，从而在不进行大规模重新训练的情况下实现性能跃升。

该工具的核心功能体系可概括为三个维度：首先是算法多样性，内置 15 种以上的合并策略，包括 Linear 加权平均、SLERP 球面插值、TIES 张量分解等主流方法，支持用户根据场景需求灵活选择；其次是资源友好性，通过内存外核处理技术，仅需 8GB VRAM 即可运行 7B 参数模型的合并任务，大幅降低硬件门槛；最后是流程灵活性，支持多阶段合并流程，允许用户构建复杂的模型融合管道，实现精细化的能力组合。

核心价值对比 传统模型训练需数天时间和数百 GB 计算资源，而使用 MergeKit 合并 7B 模型仅