如何高效微调多模态Transformers模型：从入门到实践指南

多模态大模型（Multimodal Large Models）是能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。transformers 是当前多模态大模型中的一种重要架构。

目录

Transformers简介

多模态Transformers

微调的必要性

高效微调方法

高效微调的工具和框架

结论

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Transformers简介

Transformers 是一种基于注意力机制的深度学习模型，最初被用于自然语言处理任务。其主要特点是能够捕捉长距离依赖关系，同时支持并行计算，极大提高了训练速度和效果。近年来，transformers 也被扩展应用到其他模态，如图像和音频。

多模态Transformers

多模态Transformers 可以处理和融合来自不同模态的数据。例如，Vision Transformer (ViT) 可以处理图像数据，Multimodal Transformers 则可以同时处理图像和文本数据，将不同模态的信息进行融合和理解。

微调的必要性

大规模预训练的Transformers 模型通常需要微调（Fine-tuning）来适应特定的任务。微调可以让模型在特定数据集上进一步训练，从而提高其在该任务上的表现。