最主要任务:Language model fine-tuning 在训练期间的主要挑战是在CLIP表示和语言模型之间进行空间转换。空间没有对齐的原因一是两个模型不是联合训练的,二是每个图像表示的数据集合并了不同的风格,这对于预先训练的语言模型可能不太自然。为了防止微调过程造成的待训练参数量过大,作者提出了解决图像描述的另一种方法:...
Language model fine-tuning 作者提到,CLIPCap这项工作的主要难点是在于CLIP和语言模型之间的特征表示的转换。就CLIP与GPT-2来说,这两个预训练模型的隐空间(latent space)是相互独立的。这也就是为什么需要一个映射网络的原因——进行两个特征空间之间的映射。除此之外,每一个Captioning的数据集的文本风格都是不一样...
自从GPT、EMLO、BERT的相继提出,以Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理(NLP)任务中被广泛使用,其先在Pre-training阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个 预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM) ,然后在Fine-tuning阶段基于训练好的语言模型在具体的下游任务上再次进行 微调(F...
Additionally, our framework utilizes the prefix-tuning paradigm to extract knowledge from a frozen large language model, reducing the gap between different language domains. Specifically, we employ CLIP to extract the visual features of an image and align the semantic space using a query-guided ...
Additionally, our framework utilizes the prefix-tuning paradigm to extract knowledge from a frozen large language model, reducing the gap between different language domains. Specifically, we employ CLIP to extract the visual features of an image and align the semantic space using a query-guided ...
训练中最大的挑战在于,怎么互译CLIP和语言模型的给出的表征。即便语义都很丰富,表征空间仍是不同的,并且训练数据集也会带来差异。因此要在训练mapping network的同时对语言模型做微调。但微调会让训练的参数量大大增加。所以作者参考Prefix Tuning设计了一个附加的量,而让语言模型在训练中冻结。(作者还解释了下为什么...