SAM finetune(探索sam模型微调) 最近MetaAI发布的segment anything在cv界可谓是独枝一秀,虽然其在大部分数据效果不错,但在个别数据上分割效果不是特别理想,最近在做sam模型微调,看到类似的blog, learn-how-to-fine-tu… 海布里啦发表于机器学习和... LVI-SAM源码解析(七)--IMU预积分IMUPreintegration hlhsu......
动机(p1,p2):LoRA的权重可以分为多个子空间,作者发现简单地对半分后对两个子空间进行混合,就能取得明显的涨点(p3) 方法:MosLoRA将子空间混合进行到极致,设模型维数为d,LoRA的秩为r,原始版本的LoRA就是d x r 和r x d的两个变换,MosLoRA在中间加了个r x r的参数矩阵对各维度进行混合。由于r远小于d,增加...
✌️细读前点个免费的关注和收藏,北大小哥Sam每天带你读LLM和推荐广告前沿论文,侃算法岗面经&成长经验 🔥方法:如p1、p2,在多领域的数据合集上进行长时间预训练之后,在近期的数据上进行微调,微调时固定主干参数,只训LoRA模块,每个domain对应一个LoRA模块。这里的每个domain是电商APP中的某个场景,比如首页推荐或者...
MoRA大模型微调:让LoRA的秩高高高 | 今天读到idea很有意思的一个LoRA改进版本MoRA,简记之为论文简读第45期:MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning链接 动机:LoRA的低秩限制了其记忆能力,设输入维数为d,输出维数为k,LoRA的秩为r,一共有r*(d+k)的参数,最高的秩应该是r' = sqrt(r...
2️⃣评测:作者用MiniGPT4-v2评测,发现即使在像素预测任务上微调桥接模块和LLM的参数,模型重建像素的能力依然不佳,平均绝对误差能达到20.38,恢复的图像一团糊(p2、p3)。 3️⃣怎么学:作者发现在像素预测任务上训练的时候,用LoRA微调的方式更新视觉编码器(CLIP)的权重提升明显,平均绝对误差20.38 -> 6.65,同...