Hintergrund
Das Training von visuellen Sprachmodellen (VLM) erfordert in der Regel beträchtliche Rechenressourcen und Zeitaufwand, was für kleine und mittelgroße Forschungsteams eine erhebliche Hürde darstellt.R1-V erreicht den Durchbruch, indem es ein 72B-Modell mit einem 2B-Parametermodell in 30 Minuten zu einem Preis von $3 durch einen Belohnungsmechanismus mit Verstärkungslernen und innovativem Architekturdesign übertrifft.
Zentrale Lösungen
- Hardware-Konfiguration8 A100 GPUs werden zum Aufbau der Trainingsumgebung verwendet, um die parallele Rechenleistung voll auszunutzen.
- Optimierung der Ausbildung::
- Automatische Korrektur von Modellverzerrungen durch Verstärkungslernen mit überprüfbaren Belohnungsmechanismen
- Umsetzung von Lernstrategien in den Lehrplänen, die der Ausbildung von Fähigkeiten zur Erkennung von Schlüsselmerkmalen Vorrang einräumen
- Einfrieren der Parameter der Basisschicht und Feinabstimmung nur der Netzstruktur der obersten Schicht
- Kostenkontrolle::
- Beschränken Sie die Trainingsschritte auf 100 oder weniger
- Reduzieren Sie die Nutzung des Videospeichers mit Mixed-Precision-Training
- Verhinderung von Überanpassung durch einen frühen Stoppmechanismus
Verfahren
- Klonen von GitHub-Repositories und Installieren von Abhängigkeiten
- Bereiten Sie einen kommentierten Datensatz von weniger als 1 GB vor (COCO oder Flickr 30k empfohlen)
- Ändern Sie die Parameter batch_size=32 und max_steps=100 in config.yaml
- Starten Sie das verteilte Trainingsskript torchrun -nproc_per_node=8 train.py
- Überprüfen Sie die Metriken alle 10 Schritte und hören Sie auf, sobald die Erwartungen erfüllt sind.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelR1-V: Kostengünstiges Verstärkungslernen für die Generalisierungsfähigkeit von visuellen SprachmodellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man ein effizientes Training von visuellen Sprachmodellen zu geringen Kosten mit R1-V?
