
让大模型不再「巨无霸」,这是一份最新的大模型参数高效微调综述
让大模型不再「巨无霸」,这是一份最新的大模型参数高效微调综述近期,大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下,如何适应瞬息万变的需求,快速适配大模型至各类下游任务,成为了一个重要的挑战。受限于计算资源,传统的全参数微调方法可能会显得力不从心,因此需要探索更高效的微调策略。
来自主题: AI技术研报
9166 点击 2024-04-28 15:07
近期,大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下,如何适应瞬息万变的需求,快速适配大模型至各类下游任务,成为了一个重要的挑战。受限于计算资源,传统的全参数微调方法可能会显得力不从心,因此需要探索更高效的微调策略。
众所周知,开发顶级的文生图(T2I)模型需要大量资源,因此资源有限的个人研究者基本都不可能承担得起,这也成为了 AIGC(人工智能内容生成)社区创新的一大阻碍。同时随着时间的推移,AIGC 社区又能获得持续更新的、更高质量的数据集和更先进的算法。
从文本生成模型 GPT、文生图模型 DALL·E,到文生视频模型 Sora,OpenAI 可以说成功跑通了 AGI 的所有技术栈,为什么是 OpenAI 而不是谷歌、Meta?
绝大多数AI生图模型在训练的时候侧重的是文本和图形之间的关联,并不擅长语义分析和复杂元素处理。
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学突破性地提出了基于文生图模型的视频生成新方法 EI2,用于提高视频编辑过程中的语义和内容两方面的一致性。
在 3D 生成领域,根据文本提示创建高质量的 3D 人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。