标签:轻量级微调
N李飞飞团队创新提出模型架构设计新思路:通过嫁接方法直接利用预训练模型关键组件,实现轻量级微调无需从头训练
(由多段落组成) 近年来,随着深度学习技术的快速发展,模型架构设计成为了研究的重要方向。然而,从头训练一个新架构的成本往往过高,这限制了研究人员对新架构的探索能力。为了解决这一问题,李飞飞团队提出了一种名为“嫁接”的创新方法,该方法通过直接修改预训练模型的关键组件来测试新的架构设计。 这种方法的核心思想是将预训练模型作为基础,通过替换或调整其内部组件来验证新架构的有效性。相比传统的从头训练方式,“嫁接”只需使用不到2%的预训练计算量即可完成实验,大大降低了资源消耗。例如,在图像生成领域广...