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山东高端网站定制,临海营销型网站建设,页面设计作品,网站建设开发合同书(终极版)模型高效微调的N种方式 许多出色的 CV 研究通过预训练与全参微调在不断突破视觉任务的极限。但随着模型参数迈向亿级#xff0c;全参数微调仍然是最佳的视觉任务微调方式吗#xff1f; 全参微调的做法是解冻模型所有参数#xff0c;用新数据重新训练。这就会遇到以下三大困…模型高效微调的N种方式许多出色的 CV 研究通过预训练与全参微调在不断突破视觉任务的极限。但随着模型参数迈向亿级全参数微调仍然是最佳的视觉任务微调方式吗全参微调的做法是解冻模型所有参数用新数据重新训练。这就会遇到以下三大困境消耗海量的计算资源、灾难性遗忘风险、还可能在你的小规模数据集上严重过拟合。因此当我们需要将亿级参数的视觉大模型适配到具体的细分任务时传统的全参数微调方法正变得越来越不可行那有没有更高效的解决方案在大模型时代自然是要借鉴大模型领域增量微调的思路了但可惜的是现有的增量微调方法在目标检测和实例分割等视觉任务上仍无法突破全参数微调的性能上限。既要效率又要性能可能吗今天给大家介绍一篇来自清华大学等团队最新的增量微调方法仅调整 5% 的骨干网络参数就能在实例分割、目标检测、旋转目标检测等多个经典视觉任务中超越全参数微调的效果。最关键的是其模块化设计能即插即用到原模型中本文由论文一作、清华大学计算机系殷博士投稿对源码以及使用方式等有问题直接评论区留言哦# PaperBreaking Performance Shackles of Full Fine-Tuning on Visual Recognition Tasks# Arixvhttps://arxiv.org/pdf/2408.08345 # Codehttps://github.com/LeiyiHU/mona一、增量微调大模型时代的降本增效利器第一组局部参数调整策略通过仅调整特定类型的参数可以在保留预训练知识的同时实现高效适配。视觉任务中有个通用的观点浅层学习通用特征深层学习任务特定特征。局部参数调整的代表 Partial-1 仅解冻并微调模型的最后一个或几个模块层在不破坏基础特征的情况下实现任务适配。另外在测试时泛化模型的研究中一些工作将泛化性差的原因定位于归一化层的参数。如 Norm Tuning 的工作就是微调BN层从而快速调整模型对输入特征的感知范围。第二组参数重构与压缩技术最常用的就是LoRA通过在预训练权重旁添加低秩适配矩阵实现微调LoRA已被广泛应用于各类大模型的垂直应用适配中。大模型实战使用 LoRA低阶适应微调 LLM第三组外部结构扩展方法保持预训练模型参数完全冻结通过添加额外的轻量级结构来学习任务特定知识。提示系列的代表VPT首次将提示微调成功引入视觉领域与NLP中的prompt tuning类似VPT在Transformer的输入空间中添加少量可学习的视觉提示参数。这些提示作为额外的输入标记引导冻结的主干模型生成适合特定任务的表示。适配器系列的代表AdaptFormer专为视觉任务设计的并行适配器结构。在Transformer的每个前馈网络层旁并行添加轻量级MLP模块仅调整这些适配器的参数。二、Mona多认知视觉适配器预训练模型学到的通用视觉表征极其宝贵全参数微调在调整所有参数时实际上破坏了一部分已经学得很好的通用特征。与全参数微调相比Mona 微调更适合保留和利用预训练模型的能力。视觉友好型滤波器传统的适配器设计沿袭了NLP的思路主要使用线性滤波器。但视觉信号与语言信号有本质不同——图像具有空间结构需要2D卷积操作。Mona在适配器中引入了多个视觉友好型卷积滤波器让适配器能够更好地处理图像的局部特征和空间关系。多认知视角设计模型在不同尺度下对特征有不同的认知。Mona在适配器的降维层后使用了多个不同尺度的卷积滤波器让模型能够从多个认知角度理解视觉特征。自适应归一化为了优化适配器的输入特征分布Mona添加了缩放归一化层确保不同任务的特征能够在合适的范围内进行处理。Mona 微调在代表性视觉任务上优于全参数微调和其他最新方法这些任务包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和定向目标检测。随着模型规模的持续增长全参数微调可能不再是视觉任务微调的唯一选择甚至不是最优选择而参数高效微调将成为必然趋势。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】