Model Merging – łączenie dwóch różnych modeli w jeden bez ponownego trenowania.

Jest to technika w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego polegająca na łączeniu dwóch lub więcej modeli w jeden, bez konieczności ponownego trenowania całego systemu. Celem tego zabiegu jest połączenie wiedzy lub cech reprezentowanych przez poszczególne modele, z zachowaniem efektywności oraz skróceniem czasu potrzebnego na dalszy rozwój rozwiązania. Takie podejście bywa szczególnie użyteczne w sytuacjach, gdy modele zostały wytrenowane na różnych zbiorach danych lub różnych zadaniach, a istnieje potrzeba uzyskania kompozytowego modelu obejmującego ich mocne strony.

Proces łączenia może odbywać się na różne sposoby, w zależności od architektury i rodzaju modeli, na przykład poprzez interpolację wag, fuzję struktur sieci neuronowych lub agregację parametrów. Metoda ta wymaga precyzyjnego dopasowania elementów obu modeli, aby uzyskać spójny i funkcjonalny system, który zachowa zdolności eksploracyjne i predykcyjne oryginalnych komponentów. Praktyczne zastosowania obejmują m.in. transfer wiedzy, adaptację modeli do nowych domen czy redukcję kosztów obliczeniowych przy integracji rozwiązań z różnych źródeł.

Jest to obszar intensywnych badań, zwłaszcza w kontekście rozwijania technik transferu uczenia oraz budowania złożonych, hybrydowych systemów AI. Pozwala na elastyczne łączenie rozmaitych modeli, co jest kluczowe w sytuacjach, gdzie dane treningowe lub zasoby obliczeniowe są ograniczone, a uzyskanie nowego, lepszego modelu wymaga minimalizacji kosztów związanych z pełnym trenowaniem od podstaw.