TRACE项目视频理解模型微调技术解析

TRACE项目视频理解模型微调技术解析

模型微调方案选择

TRACE项目中的trace-uni模型提供了两种微调方式：基于sft-youcook2.sh脚本和HFtrainer。根据项目维护者的建议，优先推荐使用sft-youcook2.sh脚本进行微调，这种方式经过了项目团队的充分验证，能够更好地适配模型架构。

时间标记机制详解

在密集视频描述(Dense Video Captioning)任务中，TRACE采用了一种特殊的时间标记机制。每个时间间隔会被编码为14个时间标记，具体组成为：

1. 6个时间戳标记（表示开始时间）
2. 1个分隔标记
3. 6个时间戳标记（表示结束时间）
4. 1个同步标记

这种设计允许模型精确地捕捉视频中的时间信息，为视频理解任务提供时间维度的上下文。在实际实现中，这些标记最初作为占位符存在，在数据处理阶段会被替换为真实的时间编码。

数据格式规范

对于自定义数据集的微调，需要特别注意数据格式的规范性。以密集视频描述任务为例，正确的数据格式应包含：

1. 时间字段(times)：记录视频片段的时间区间
2. 对话字段(conversations)：包含时间标记和对应的描述文本

每个描述文本应与时间字段中的时间区间严格对应，确保时间标记数量与时间区间数量匹配。格式错误会导致形状不匹配的运行时错误，如报告中提到的"shape mismatch"问题。

微调实践指南

硬件资源配置

TRACE模型的微调分为两个阶段：

1. 第一阶段（仅微调mm mlp适配器）：可在2块A100 GPU（40GB显存）上完成
2. 第二阶段（解冻主干网络）：推荐使用16张高性能计算卡（每张64GB内存）或更高配置

对于资源有限的场景，可以通过以下方式调整：

• 减小批次大小(batch size)
• 增加梯度累积步数(accumulation steps)

脚本配置要点

在sft-youcook2.sh脚本中，需要修改以下关键参数：

1. 模型检查点路径
2. 自定义数据集路径
3. 根据硬件条件调整批次大小和相关参数

常见问题解决方案

在实际微调过程中，开发者可能会遇到以下典型问题：

1. 形状不匹配错误：通常由时间标记数量与时间区间数量不一致引起，需检查数据标注的对应关系
2. 显存不足(OOM)：可通过减小批次大小或使用梯度累积解决
3. 收敛困难：建议先进行第一阶段微调，稳定后再尝试解冻主干网络

通过理解TRACE模型的时间标记机制和微调策略，开发者可以更有效地将该强大的视频理解模型适配到自己的应用场景中。