VILA架构：投影器微调与全参数微调的交替训练策略 大家好！今天我将为大家详细讲解一种名为VILA（Vision-Language Architecture）的架构，以及其核心训练策略：投影器微调与全参数微调的交替训练。这种策略在视觉-语言模型的训练中，尤其是在资源有限的情况下，能够有效地提升模型的性能。 1. 引言：视觉-语言模型的挑战 近年来，视觉-语言模型 (Vision-Language Models, VLMs) 取得了显著的进展，能够在图像和文本之间建立强大的关联，从而支持各种任务，如图像描述生成、视觉问答 (VQA) 和视觉常识推理等。然而，训练这些模型通常需要大量的标注数据和计算资源。 全参数微调 (Full Fine-tuning) 是训练 VLMs 的一种常见方法，它会更新模型中的所有参数。虽然这种方法通常可以获得最佳的性能，但其计算成本很高，尤其是在模型规模很大时。此外，全参数微调容易导致过拟合，尤其是在数据量有限的情况下。 2. VILA架构概述 VILA架构旨在解决上述挑战，通过引入投影器微调与全参数微调的交替训练策略，在计算资源有限的情况下，实现高效的模型训 …