visual prompt tuning和visual instruction tuning

visual prompt tuning:作为一种微调手段,其目的是节省参数量,训练时需要优化的参数量小。

输入:视觉信息image token+可学习的prompt token

处理任务:比如常见的分类任务

visual prompt tuning

visual instruction tuning:目的是提高模型的听从指令的能力

一般会使用到指令数据集,指令数据大概是“问题-答案”这样的形式,问模型问题相当于给模型下指令。

输入:视觉信息(图像嵌入)+语言指令(文本嵌入)

处理任务:问模型问题,模型给回答

visual instruction tuning

其他:比如写prompt提示词给GPT,这里的prompt貌似也是指问GPT的问题。 

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