HuggingFace教你怎樣做出SOTA視覺模型

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原標題：HuggingFace教你怎樣做出SOTA視覺模型
關鍵字：模型,數據,視覺,架構,經驗
文章來源：量子位
內容字數：5508字

內容摘要：

克雷西 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI前有OpenAI的GPT-4o，后有谷歌的系列王炸，先進的多模態大模型接連炸場。
其他從業者在震撼之余，也再次開始思考怎么追趕這些超級模型了。
剛好在這時，HuggingFace和法國索邦大學的一篇論文，總結出了構建視覺大模型的關鍵經驗，給開發者指明了一條路。
這些經驗涵蓋了模型架構選擇、訓練方法、訓練數據等多個方面，作者在多方比較之后給出了詳盡的總結，核心要點包括這些內容：
想把視覺大模型搞好，架構的選擇很重要。
語言模型對整體表現的影響，比視覺模塊更大。
采用分階段預訓練策略，更有利于構建模型能力。
訓練數據應包含多種類型，并注意之間的比例平衡。
可以說，HF能夠打造出同規模SOTA的視覺模型Idefics2，背后依靠的都是這些經驗。
Idefics2基于Mistral-7B打造，整體擁有8B的參數量，可以準確識別出手寫字體。
專業人士評價稱，這是一篇很好的調查報告，對視覺模型開發者很有幫助，不過同時也提醒說不要當成萬金油來看。
當然也有人打趣說，什么架構數據都是浮云，有GPU才是最關鍵的。
倒也有些道理，不過玩笑歸玩笑，還是來看

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業新突破