Kontinuierliches Training von CLIP-Modellen: Herausforderungen und Lösungsansätze

Kontinuierliches Training von großen Grundlagenmodellen wie CLIP ist entscheidend, um mit der ständigen Weiterentwicklung von Daten Schritt zu halten. Einfache Ansätze, die auf dem letzten Modellzustand aufbauen und alte Daten wiederverwenden, können die Leistung nahezu auf dem Niveau eines aufwendigen Neutrainings von Grund auf halten, bei deutlich geringerem Rechenaufwand.