Supervised Feinabstimmung verbessert visuelle Grundlagenmodelle

核心概念

Supervised Feinabstimmung (ViSFT) kann die Leistung von visuellen Grundlagenmodellen über verschiedene Benchmarks hinweg verbessern.

摘要

Der Artikel untersucht den Einsatz von supervised fine-tuning (ViSFT), um die Leistung von visuellen Grundlagenmodellen zu verbessern. Bisher wurde das Bild-Text-Lernen wie CLIP als Hauptansatz für das Vortraining von visuellen Grundlagenmodellen verwendet. Allerdings haben Bemühungen, regionsbasiertes visuelles Lernen in den CLIP-Vortrainingsprozess einzuführen, Skalierbarkeitsherausforderungen aufgrund des Mangels an großen regionsspezifischen Datensätzen.
Der Artikel präsentiert einen zweistufigen ViSFT-Ansatz, um das feinkörnige Wissen visueller Grundlagenmodelle freizusetzen. In der ersten Stufe werden die Kopfmodule für verschiedene domänenspezifische Aufgaben wie Objekterkennung, Segmentierung und Bildbeschriftung unabhängig trainiert, um kompatible Kopfmodule zu erhalten. In der zweiten Stufe wird das visuelle Transformator-Rückgrat mit LoRA-Gewichten erweitert und gemeinsam auf den Aufgaben feinabgestimmt, um das feinkörnige Wissen ausschließlich in den LoRA-Parametern zu speichern.
Die Experimente zeigen, dass ViSFT die Leistung eines CLIP-Transformators mit über 4,4 Milliarden Parametern über verschiedene Benchmarks in visuellen und sprachlich-visuellen Szenarien hinweg verbessern kann, ohne den Textkodierer von CLIP feinabzustimmen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ViSFT dem visuellen Transformator hilft, einen optimalen Unterraum zu identifizieren.

統計資料

Die Modelle EVA-ViT-G und EVA-ViT-E haben über 1 Milliarde Parameter.
Der Rang der LoRA-Gewichte wurde auf 64 gesetzt, was zu einer Parametergröße von 29,4 Millionen führt.
Das Training auf 8 V100-SXM2-32GB-GPUs in weniger als 2 Tagen durchgeführt.

引述

"ViSFT ist in der Lage, feinkörnige Details innerhalb des visuellen Transformators freizusetzen, die während des Bild-Text-Vortrainings möglicherweise übersehen wurden."
"Wir spekulieren, dass diese Methode dem visuellen Transformator hilft, einen optimalen Unterraum zu identifizieren."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Supervised Fine-tuning in turn Improves Visual Foundation Models

by Xiaohu Jiang... 於 arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.10222.pdf

深入探究

Wie könnte ViSFT auf andere Arten von Grundlagenmodellen wie Sprachmodelle oder multimodale Modelle angewendet werden?

ViSFT könnte auf andere Arten von Grundlagenmodellen wie Sprachmodelle oder multimodale Modelle angewendet werden, indem ähnliche Konzepte auf diese Modelle übertragen werden. Zum Beispiel könnte ViSFT auf Sprachmodelle angewendet werden, indem fein abgestimmte Supervised Fine-Tuning-Schritte nach dem Pretraining durchgeführt werden, um die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Dies könnte dazu beitragen, dass das Sprachmodell feinere Details und spezifische Informationen in den Daten besser erfasst und somit seine Leistung auf verschiedenen Aufgaben steigert. Für multimodale Modelle könnte ViSFT verwendet werden, um die visuellen und sprachlichen Aspekte des Modells zu optimieren und sicherzustellen, dass es sowohl visuelle als auch sprachliche Informationen effektiv verarbeiten kann.

Welche zusätzlichen Aufgaben oder Datensätze könnten in den ViSFT-Prozess integriert werden, um die Leistung weiter zu verbessern?

Um die Leistung von ViSFT weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Aufgaben oder Datensätze in den Prozess integriert werden. Beispielsweise könnten Aufgaben wie visuelle Frage-Antwort-Aufgaben, Bildklassifizierungsaufgaben mit spezifischen Merkmalen oder spezielle visuelle Aufgaben hinzugefügt werden, um die Vielseitigkeit des Modells zu erhöhen. Darüber hinaus könnten Datensätze mit komplexeren Szenarien oder spezifischen Domänen integriert werden, um sicherzustellen, dass das Modell in verschiedenen Kontexten gut funktioniert. Durch die Integration verschiedener Aufgaben und Datensätze kann ViSFT ein breiteres Verständnis der Daten entwickeln und seine Leistungsfähigkeit auf eine Vielzahl von Aufgaben verbessern.

Wie könnte ViSFT mit anderen Methoden wie Instruktionstuning oder Multitask-Lernen kombiniert werden, um die Generalisierungsfähigkeit von Grundlagenmodellen zu steigern?

ViSFT könnte mit anderen Methoden wie Instruktionstuning oder Multitask-Lernen kombiniert werden, um die Generalisierungsfähigkeit von Grundlagenmodellen weiter zu steigern. Durch die Kombination von ViSFT mit Instruktionstuning könnte das Modell spezifische Anweisungen oder Aufgaben besser verstehen und ausführen, was zu einer verbesserten Leistung auf neuen Aufgaben führen könnte. Multitask-Lernen könnte ebenfalls mit ViSFT kombiniert werden, um das Modell auf eine Vielzahl von Aufgaben gleichzeitig zu trainieren und sicherzustellen, dass es ein breites Spektrum an Fähigkeiten entwickelt. Diese Kombination von Techniken könnte dazu beitragen, dass Grundlagenmodelle robustere und vielseitigere Fähigkeiten entwickeln und besser auf verschiedene Anforderungen reagieren können.