我们介绍了视觉提示调整(Visual Prompt Tuning,简称VPT),这是一种新的参数高效方法,用于利用大型视觉Transformer模型来处理广泛的下游任务。VPT在输入空间引入特定于任务的可学习提示,同时保持预训练的主干固定。我们展示了VPT如何在大幅降低存储成本的同时,超越其他微调方案(通常包括全面微调)。我们的实验还提出了关于不同...
标题:Visual Prompt Tuning 期刊:ECCV 作者:Menglin Jia∗1,2, Luming Tang∗1 Bor-Chun Chen2, Claire Cardie1, Serge Belongie3 Bharath Hariharan1, and Ser-Nam Lim2 单位:1Cornell University 2Meta AI 3…
一、VPT技术背景 在自然语言处理(NLP)领域,Prompt Tuning已经取得了显著成果。通过给预训练语言模型添加可学习的提示(Prompt),研究者能够在不改变模型大部分参数的情况下,将模型迁移到特定的任务场景中。这一思路启发了计算机视觉领域的研究者,他们开始探索将Prompt Tuning应用于视觉模型。 Visual Prompt Tuning(VPT)正...
在自然语言处理（NLP）领域，Prompt Tuning是一种技术，通过在输入的Token中添加可以学习的Token，而保持模型大部分参数不变，从而将大型预训练模型应用于特定任务场景中。这种方法在提高大型语言模型（LLM）的泛化能力的同时，降低了微调成本。一项名为《Visual Prompt Tuning》的工作，旨在将Prompt Tuning应用...
Visual-Prompt Tuning (VPT) 给出一个预训练的Transformer模型,在嵌入层后的输入空间中引入p个维数为D的连续嵌入,即提示。 在微调期间,只有特定于任务的提示被更新,而Transformer主干网络被保持冻结。 根据所涉及的Transformer层的数量,我们的方法有两种变体,VPT-浅层和VPT-深层,如图所示 2. ...
The current modus operandi in adapting pre-trained models involves updating all the backbone parameters, ie, full fine-tuning. This paper introduces Visual Prompt Tuning (VPT) as an efficient and effective alternative to full fine-tuning for large-scale Transformer models in vision. Taking inspiratio...
Prompt tuning: add prompt tokens but without changing or fine-tuning backbone image.png limitations of existing work: 1) 现有方法没有改变transformer最核心的key-value操作; 2) 现有方法还是不够极致节省计算量 2 this paper main idea: 1) prompt:visual tokens, + add learnable tokens into key-value...
基础模型,特别是大规模预训练语言模型,展现出超出人们预期的通用能力,可以通过提示(Prompting)和微调(Finetuning)实现在特定语言任务上的良好表现。更令人兴奋的是,通过允许基础模型与真实世界、环境甚至其他模型产生交互,我们发现了这类大模型涌现出作为智能体的潜力。LLM-as-Agent 这一领域也在过去一年多来产生了巨大...
项目简介 Meta的Code LLaMA 已发布 ,可以免费商用,这是一个针对编码任务进行fine-tuning的Llama2版本 与Llama2相同的许可证,可用于商业用途 发布了3个版本 Code Llama:基础模型。Code Ll... 2023-08-29 扩散、关注和分割:基于Stable Diffusion的无监督零样本分割 Diffuse, Attend, and Segment: Unsupervised Zero...