随着深度学习模型规模的不断扩大,如何高效地将预训练模型迁移到下游任务已成为学术界和工业界共同关注的重要问题。参数高效迁移学习(Parameter-Efficient Transfer Learning)作为一种新兴的技术范式,旨在通过修改尽可能少的参数来适应预训练模型到各种下游任务,从而在保持模型性能的同时大幅降低计算和存储成本。本文将全面介绍参数高效迁移学习在计算机视觉和多模态领域的最新研究进展,分析主流方法的技术原理,并探讨其未来发展方向。
深度学习模型的规模正在呈指数级增长。以自然语言处理领域为例,GPT-3模型拥有1750亿参数,而最新的GPT-4模型的参数量更是达到了惊人的数万亿级别。这些大规模预训练模型在各种任务上都表现出了强大的能力,但同时也带来了巨大的计算和存储开销。传统的微调(Fine-tuning)方法需要更新模型的所有参数,对于具有数十亿甚至数万亿参数的模型来说,这种方法变得越来越不切实际。
参数高效迁移学习应运而生,其核心思想是仅更新预训练模型中的一小部分参数,同时保持甚至提高模型在下游任务上的性能。这种方法不仅可以大幅降低计算和存储成本,还能有效缓解过拟合问题,特别是在小样本场景下。随着研究的深入,参数高效迁移学习已经从自然语言处理领域扩展到计算机视觉、多模态等更广泛的应用场景。
在计算机视觉领域,参数高效迁移学习主要集中在以下几个方向:
提示学习是一种将下游任务转化为语言模型预测问题的方法,通过设计和优化提示(Prompt)来引导模型完成特定任务。在视觉领域,研究人员提出了多种基于提示的方法:
CoOp (Conditional Prompt Learning): 该方法引入了条件提示学习的概念,根据输入图像动态生成提示,从而提高模型在不同任务和数据集上的泛化能力。
VPT (Visual Prompt Tuning): VPT在输入图像的token级别上添加可学习的提示,通过优化这些提示来适应不同的下游任务。
MaPLe (Multi-modal Prompt Learning): MaPLe提出了一种多模态提示学习框架,同时优化视觉和文本提示,以更好地捕捉跨模态信息。
适配器是一种轻量级的神经网络模块,通常插入到预训练模型的各层之间。在视觉领域,研究人员对适配器进行了多方面的改进:
VL-Adapter: 该方法针对视觉-语言模型设计了特定的适配器结构,有效提升了模型在跨模态任务上的性能。
HyperAdapter: 通过引入超网络生成任务特定的适配器参数,实现了更灵活和高效的迁移学习。
重参数化技术通过改变模型参数的表示方式来实现高效迁移。在视觉领域,典型的方法包括:
LoRA (Low-Rank Adaptation): LoRA使用低秩矩阵来近似权重更新,大大减少了需要优化的参数数量。
BitFit: 该方法仅更新模型中的偏置项,实现了极其参数高效的迁移学习。
随着视觉-语言预训练模型(如CLIP)的兴起,参数高效迁移学习在多模态领域也取得了显著进展:
CPT (Cross-modal Prompt Tuning): CPT同时优化视觉和文本提示,实现了更有效的跨模态知识迁移。
UPT (Unified Vision and Language Prompt Learning): UPT提出了一种统一的视觉-语言提示学习框架,可以同时处理多种跨模态任务。
尽管参数高效迁移学习在计算机视觉和多模态领域取得了显著进展,但仍面临一些技术挑战:
可解释性: 如何解释参数高效方法的工作原理,以及它们如何影响模型的决策过程。
鲁棒性: 在面对分布外数据和对抗样本时,如何保持参数高效方法的稳定性。
动态适应: 如何设计能够根据任务难度和数据特性动态调整参数数量的方法。
多任务学习: 如何在参数高效的框架下实现高效的多任务学习和持续学习。
大规模预训练: 如何将参数高效方法扩展到更大规模的预训练模型,如GPT-4和PaLM。
未来,参数高效迁移学习在计算机视觉和多模态领域可能会朝以下方向发展:
自适应参数高效方法: 开发能够根据任务复杂度和数据特性自动调整参数数量和结构的方法。
结合神经架构搜索: 探索如何将参数高效方法与神经架构搜索相结合,自动发现最优的迁移学习结构。
跨模态知识蒸馏: 研究如何在参数高效的框架下实现高效的跨模态知识蒸馏,进一步提升模型性能。
联邦学习集成: 探索将参数高效方法应用于联邦学习场景,实现隐私保护下的高效模型更新。
硬件感知优化: 开发能够充分利用特定硬件特性(如TPU、NPU等)的参数高效方法,进一步提升计算效率。
参数高效迁移学习作为一种新兴的技术范式,正在深刻改变计算机视觉和多模态领域的模型应用方式。通过仅更新少量参数,这些方法不仅大大降低了计算和存储成本,还在多个任务上取得了与全参数微调相当甚至更好的性能。随着研究的不断深入,我们有理由相信,参数高效迁移学习将在未来的人工智能应用中发挥越来越重要的作用,推动更加高效、灵活和可扩展的智能系统的发展。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式 存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号