首先是自定义自己的模型(可以是自己的大模型),然后根据自己定义的大模型去配置一个微调的适配器。 代码层面上的操作,如下: fromtorchimportnnfrompeftimportLoraConfig,get_peft_model,PeftModel# 自定义模型适配net1=nn.Sequential(nn.Linear(10,10),nn.ReLU(),nn.Linear(10,2))config=LoraConfig(target_module...
1、什么是参数高效微调 2、常见的参数高效微调方法 3、BitFit微调原理 4、BitFit代码实战 1、什么是参数高效微调 2、常见的参数高效微调方法 3、BitFit微调原理 bitfit的原理就是对模型的bias进行微调,然后对x的部分require_grad设置成false,相当于把x部分冻结了。 4、BitFit代码实战 没有使用bitfit时,训练占用...
由 OPT-2.7B 训练的 BLIP-2 模型,包含三个强大组件:* 视觉 Transformer:提取图像特征* 语言模型:生成丰富描述* 联合嵌入器:关联视觉和语言此模型已在 Hugging Face 上提供,可通过以下链接下载:/huggingface.co/Salesforce/blip2-opt-2.7b BLIP-2 简介 BLIP-2 是一种多模态 AI 模型,凭借预训练优势,...
【新智元导读】马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。 模型灾难性遗忘,成为当前一个关键热门话题,甚至连GPT-4也无法避免。 近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 论文中,研究团队引入...
近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 论文中,研究团队引入了首个研究MLLM灾难性遗忘的评估框架——EMT(Evaluating MulTimodality)。(老二次元的基因动了)在多个基准上评估4个模型后,发现多数模型无法保持与其基础视觉...
【新智元导读】马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。 模型灾难性遗忘,成为当前一个关键热门话题,甚至连GPT-4也无法避免。 近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 ...
【新智元导读】马毅教授团队最新研究表明,微调多模态大语言模型(MLLM)将会导致灾难性遗忘。 模型灾难性遗忘,成为当前一个关键热门话题,甚至连GPT-4也无法避免。 近日,来自UC伯克利、NYU等机构研究人员发现,微调后的多模态大模型,会产生灾难性遗忘。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.10313 ...
对多模态大模型做“多任务指令微调”,大模型可能会“学得多错得多”,因为不同任务之间的冲突,导致泛化能力下降。 △多模态指令微调存在任务冲突 举个例子,多模态问答任务可能要求回复尽可能简洁准确,文档理解任务却会反过来要求大模型尽可能详细地做出描述。
【多模态大模型微调工具:支持多种大型多模态模型的微调,包括llava-1.5、qwen-vl、llava-interleave、llava-next-video、phi3-v等,提供统一的代码库】’lmms-finetune - A Unified Codebase for Finetuning Large Multimodal Models' GitHub: github.com/zjysteven/lmms-finetune #微调# #多模态# #大型语言模型...
跳出CV的这些方向竞争可能相对小一些,但难度肯定是在简单微调storytelling之上的。另外就是所有上述工作哪些...