«`html
Практические решения и ценность SaRA: метод эффективной доработки для улучшения предварительно обученных моделей диффузии
Недавние достижения в моделях диффузии значительно улучшили задачи генерации изображений, видео и 3D моделей. Однако, приспособление этих моделей к новым задачам эффективно остается вызовом. Существующие подходы к доработке, такие как Аддитивный, Репараметризованный и Селективный, имеют ограничения, такие как задержка, переобучение или сложный выбор параметров. Предложенное решение включает в себя использование «временно неэффективных» параметров — тех, которые имеют минимальное текущее влияние, но потенциал для изучения новой информации — путем их повторного активирования для улучшения генеративных возможностей модели без недостатков существующих методов.
Основные особенности SaRA:
- Использование «временно неэффективных» параметров для улучшения доработки
- Оптимизация параметров с использованием разреженных матриц, сохраняя предыдущие знания
- Применение низкоранговой схемы обучения на основе ядерной нормы и прогрессивная стратегия корректировки параметров для предотвращения переобучения
- Эффективное использование памяти при обратном распространении неструктурированности
Метод SaRA был оценен на задачах, таких как доработка основных моделей, настройка изображений и генерация видео с использованием метрик FID, CLIP score и VLHI. Он превзошел существующие подходы к доработке (LoRA, AdaptFormer, LT-SFT) по наборам данных, демонстрируя превосходное обучение по конкретным задачам и сохранение предыдущих знаний. Метод также снизил использование памяти и время обучения более чем на 45%.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
«`
