研究人员的视觉主干是EVA-CLIP，进行了权重冻结。值得注意的是，研究人员训练了线性投影层，并使用LoRA对语言模型进行了高效微调。具体来说，研究人员微调了Wq和Wv组件，排名(r)为64，LoRA-alpha值为16。整个模型以一致的224×224像素的图像分辨率进行训练，确保了所有阶段的统一性。多项基准，刷新SOTA 为了对最新提出...
具体来说,研究人员微调了Wq和Wv组件,排名(r)为64,LoRA-alpha值为16。整个模型以一致的224×224像素的图像分辨率进行训练,确保了所有阶段的统一性。 多项基准,刷新SOTA 为了对最新提出的架构进行全面评估,研究人员评估了三种基准类型的性能:Video-ChatGPT、Open-ended Questions和Multiple-Choice Questions (MCQs)。
研究人员的视觉主干是EVA-CLIP,进行了权重冻结。 值得注意的是,研究人员训练了线性投影层,并使用LoRA对语言模型进行了高效微调。 具体来说,研究人员微调了Wq和Wv组件,排名(r)为64,LoRA-alpha值为16。整个模型以一致的224×224像素的图...
LoRA(Low-Rank Adaptation):通过对权重矩阵进行低秩分解,仅训练额外的低秩参数。 Prefix Tuning:在输入序列前添加可学习的连续向量,以引导模型生成特定输出。 P-Tuning:结合提示技术,通过优化提示向量来提升模型性能。 Prompt Tuning:使用可学习的提示tokens来引导模型行为。 AdaLoRA:自适应预算分配以实现高效微调。 PEFT...
用了LoRA的只放旁路参数 全参数微调的就放增量文件 比如bitwise xor,为造增量文件比较方便,对于bit,x xor y = delta, x xor delta = y)。 简单一点还有直接作差的,用的时候再加回去,比如这里的Victuna. 然后给你一个脚本自己和LLaMA本身合并。但是,大家对你怎么搞来LLaMA的ckpt又是心照不宣的。
具体来说,研究人员微调了Wq和Wv组件,排名(r)为64,LoRA-alpha值为16。整个模型以一致的224×224像素的图像分辨率进行训练,确保了所有阶段的统一性。 多项基准,刷新SOTA 为了对最新提出的架构进行全面评估,研究人员评估了三种基准类型的性能:Video-ChatGPT、Open-ended Questions和Multiple-Choice Questions (MCQs)。
具体来说,研究人员微调了Wq和Wv组件,排名(r)为64,LoRA-alpha值为16。整个模型以一致的224×224像素的图像分辨率进行训练,确保了所有阶段的统一性。 多项基准,刷新SOTA 为了对最新提出的架构进行全面评估,研究人员评估了三种基准类型的性能:Video-ChatGPT、Open-ended Questions和Multiple-Choice Questions (MCQs)。
具体来说,研究人员微调了 Wq 和 Wv 组件,排名 (r) 为 64,LoRA-alpha 值为 16。整个模型以一致的 224×224 像素的图像分辨率进行训练,确保了所有阶段的统一性。 多项基准,刷新 SOTA 为了对最新提出的架构进行全面评估,研究人员评估了三种基准类型的性能:Video-ChatGPT、Open-ended Questions 和 Multiple-Choice...
2.大模型微调-任务/模型无关的LORA 3.大模型微调方法-Peft库使用实践(实战篇, 系列5:大模型超级外挂:RAG让LLM不再胡说八道 1.目前主流视频生成模式 2.主流模式的缺点 3.sora的工作原理及优点 系列6:惊艳的文本生成模型SORA 1.目前主流视频生成模...
具体来说,研究人员微调了Wq和Wv组件,排名(r)为64,LoRA-alpha值为16。整个模型以一致的224×224像素的图像分辨率进行训练,确保了所有阶段的统一性。 多项基准,刷新SOTA 为了对最新提出的架构进行全面评估,研究人员评估了三种基准类型的性能:Video-ChatGPT、Open-ended Questions和Multiple-Choice Questions (MCQs)。