字幕对比微调(Caption Contrastive Fine-tuning) 核心问题:LLM 的原生文本特征缺乏区分性,难以直接用于多模态任务。 创新点:通过监督对比损失函数,将同一图像的字幕作为正样本,将其他字幕作为负样本,从而显著增强 LLM 的文本编码能力。 冻结LLM 梯度 目的:保留 LLM 的开放世界知识,降低计算成本。 方法:仅微调适配器和...
字幕对比微调(Caption Contrastive Fine-tuning) 核心问题:LLM 的原生文本特征缺乏区分性,难以直接用于多模态任务。 创新点:通过监督对比损失函数,将同一图像的字幕作为正样本,将其他字幕作为负样本,从而显著增强 LLM 的文本编码能力。 冻结LLM 梯度 目的:保留 LLM 的开放世界知识,降低计算成本。 方法:仅微调适配器和...
Avoiding forgetting through parameter efficient finetuning: 使用LoRA进行VL的finetuning，以此减少foundation...
model_name_or_path="microsoft/LLM2CLIP-Openai-L-14-336"model=AutoModel.from_pretrained(model_name_or_path,torch_dtype=torch.float16,trust_remote_code=True).to('cuda').eval()# 加载微调后的LLM模型 llm_model_name='microsoft/LLM2CLIP-Llama-3-8B-Instruct-CC-Finetuned'config=AutoConfig.from...
字幕对比微调(Caption Contrastive Fine-tuning) 核心问题:LLM 的原生文本特征缺乏区分性,难以直接用于多模态任务。 创新点:通过监督对比损失函数,将同一图像的字幕作为正样本,将其他字幕作为负样本,从而显著增强 LLM 的文本编码能力。冻结LLM 梯度 目的:保留 LLM 的开放世界知识,降低计算成本。 方法:仅微调适配器和投...
Clipora is a powerful toolkit for fine-tuning OpenCLIP models using Low Rank Adapters (LoRA). - GitHub - awilliamson10/clipora: Clipora is a powerful toolkit for fine-tuning OpenCLIP models using Low Rank Adapters (LoRA).
在早期的深度学习或 Transformer 模型中,虽然预训练-微调(pre-training and fine-tuning)范式已经大大减少了标注数据的需求,但对于特定任务仍需要一定量级的标注数据。GPT-3 的出现,进一步减少了这个需求,可能只需要标准几个甚至不需要标注的数据,也可以达到很好的效果。这一发现挑战了以往的认知。
字幕对比微调(Caption Contrastive Fine-tuning) 核心问题:LLM 的原生文本特征缺乏区分性,难以直接用于多模态任务。 创新点:通过监督对比损失函数,将同一图像的字幕作为正样本,将其他字幕作为负样本,从而显著增强 LLM 的文本编码能力。 冻结LLM 梯度 目的:保留 LLM 的开放世界知识,降低计算成本。
这里文本的prompt其实就是原始的prompt,但是视频这边已经不是原始prompt的意思了,这里这样写可能就是为了整体写作的连贯性,其实这里加的东西更像是加了adapter,不过prompt tuning,adapter,lora这些最近的efficient fine tuning的方法都非常接近了,这些方法的目的都是在原来已经训练好的预训练参数之上,加一些小的模块,然后...
作者针对Finetuning EyeCLIP(称为'shot')中每个类别的有标签示例数量进行了调整,从n = 1, 2, 4, 8, 16不等,并在与全数据全模型微调分类相似的测试集上测试了模型。 Cross-Modal Retrieval 对于跨模态检索,作者采用了如上零样本分类的方法,检索与特定文本 Query (文本到图像检索)在对齐潜在空间中最接近的Top...