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...
几篇论文实现代码:《Visual Prompt Tuning》(ECCV 2022) GitHub: github.com/KMnP/vpt [fig1]《Fast-Vid2Vid: Spatial-Temporal Compression for Video-to-Video Synthesis》(ECCV 2022) GitHub: github.com/fast-vid2vid/fast-vid2vid [fig3]《Factorizing Knowledge in Neural Networks》(ECCV 2022) GitHub:...
Visual Prompt Tuning:视觉版的P-tuning VPT是一篇在视觉领域应用prompt tuning的文章,以往计算机视觉是先预训练好一个大模型,然后针对不同的下游任务去微调,VPT只需要引入少量的prompt参数(少于原来模型参数的1%)进行训练,就可以在很多下游任务上表现出比原来整体微调更好的效果。 从上图我们可以看到VPT和现有别的tuni...
神经分类头用于将最后一层的[CLS]嵌入xn映射到预测的类概率分布y.2 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...
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...
To address this, Visual Prompt Tuning (VPT) incorporates learnable parameters in the input space of ViT. While freezing the ViT backbone and tuning only the prompts, it exhibits superior performances to full fine-tuning. However, despite the outstanding advantage, we point out that VPT may lead...
we focus on exploring PLMs as a stand-alone model for VL reasoning tasks. Inspired by the recently popular prompt tuning, we first prove that the processed visual features can be also projected onto the semantic space of PLMs and act as prompt tokens to bridge the gap between single- and ...
轨迹合成数据微调,可以大大提升开源多模态大模型的表现:在 VAB 的初步评测中,我们发现开源多模态大模型都存在复杂指令遵从的严重缺陷。具体来说,就是在微调前基本完全不能服从 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 可以服从的系统提示(System Prompt)。 但经过在 VAB 的合成轨迹数据上的训练,我们发现这些开源大模型的表现...
Prompt Engineering 和 Ensembling 对于一些数据集,单独的一个标签也许并不能很好的描述图片的内容,比如多义词的问题,在 Oxford-IIIT Pet 数据集里,boxer指的是一种狗,而不是拳击运动员。 另一方面,作者的数据集中用来描述图片内容的文本通常是一个句子,而不是一个单词,因此作者使用了 “A photo of a {label}....
yaya: 所以这篇文章的一个创新是 通过 prompt-tuning 将 vision large-scale models 以 parameter-efficient 的方式进行微调。prompt-tuning本身不是创新点,因为已经在NLP中有应用了,主要的创新就是引入到CV领域了。 Method Our method only introduces a small amount oftask-specific learnable parametersinto the in...