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同济提出简化 Transformer结构:在RTX3090上实现CLIP的轻量级训练 !
AI有道
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· · 2025-01-20 10:54
文章预览
作者丨小书童 来源丨集智书童 编辑丨极市平台 导读 同济大学提出的一种简化Transformer结构的方法,通过在仅使用一块Nvidia RTX3090 GPU和一兆字节存储空间的情况下实现竞争性能。 对比语言图像预训练(CLIP)因其卓越的零样本性能和优秀的迁移能力而受到了广泛关注。然而,训练这样的大型模型通常需要大量的计算和存储,这对一般用户(拥有消费级计算机)来说是一个障碍。 为了应对这一观察,本文探讨了如何在仅使用一块Nvidia RTX3090 GPU和一兆字节存储空间的情况下实现竞争性能。 一方面,作者简化了 Transformer 块结构,并将权重继承与多阶段知识蒸馏(WIKD)相结合,从而减少了参数并提高了训练和部署期间的推理速度。另一方面,面对小数据集带来的收敛挑战,作者为每个样本生成合成字幕作为数据增强,并设计了一种新颖的配对匹配(P ………………………………
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