Feinabstimmung Lama 3.2 Vision für die Kalorienextraktion aus Bildern

In den letzten Jahren hat die Integration künstlicher Intelligenz in verschiedene Bereiche revolutioniert, wie wir mit Technologie interagieren. Eine der vielversprechendsten Fortschritte ist die Entwicklung multimodaler Modelle, die sowohl visuelle als auch textuelle Informationen verstehen und verarbeiten können. Unter diesen fällt das Lama 3.2 Vision-Modell als leistungsstarkes Werkzeug für Anwendungen aus, die eine komplizierte Analyse von Bildern erfordern. Dieser Artikel untersucht den Prozess der Feinabstimmung des Lama 3.2-Vision-Modells speziell zum Extrahieren von Kalorieninformationen aus Nahrungsbildern unter Verwendung von Unloth AI.

Lernziele

• Erforschen Sie die Architektur und Merkmale des Lama 3.2 Vision -Modells.
• werden in die KI und ihre wichtigsten Funktionen vorgestellt.
• Erfahren Sie, wie Sie das Lama 3.2 11b-Vision-Modell fein stimmen, um mithilfe von Ai.

Dieser Artikel wurde als Teil des Data Science -Blogathon veröffentlicht.

Table of Contents

Llama 3.2 Vision Model
• Applications of Llama 3.2 Vision Model
What is Unsloth AI?
• Key Features of Unsloth AI
Performance Benchmarks of Llama 3.2 Vision
Feinabstimmung Lama 3.2 11b Visionsmodell unter Verwendung von Unloth Ai
• Schritt 1. Installieren der erforderlichen Bibliotheken
  Schritt 2. Definieren des Modells
  Schritt 3. Laden des Datensatzes
  Schritt 4. Konvertieren des Datensatzes vor dem Vorgang in einem Vorgang in einem Gespräch. Modell
  Schritt 6. Starten der Feinabstimmung
  Schritt 7. Überprüfen der Ergebnisse des Modells nach der Feinabstimmung
  Testen auf Beispieldaten
  Schlussfolgerung
Häufige Fragen

lama 3.2 Vision Model

Das von Meta entwickelte LLAMA 3.2 Vision Model ist ein hochmodernes multimodales großes Sprachmodell, das für fortschrittliche visuelle Verständnis- und Argumentationsaufgaben entwickelt wurde. Hier sind die wichtigsten Details zum Modell:

• Architektur : Lama 3.2 Vision baut auf dem LLAMA 3.1-Nur-Text-Modell mit einer optimierten Transformatorarchitektur auf. Es enthält einen Sehadapter, der aus Kreuzungsschichten besteht, die Bild-Encoder-Darstellungen in das Sprachmodell integrieren.
• verfügbare Größen: Das Modell ist in zwei Parametergrößen erhältlich:
  • 11b (11 Milliarden Parameter) für eine effiziente Bereitstellung von GPUs der Verbraucherqualität.
  • 90B (90 Milliarden Parameter) für groß angelegte Anwendungen.
• Multimodale Eingabe: llama 3.2 Vision kann sowohl Text als auch Bilder verarbeiten und es ermöglicht, Aufgaben wie visuelle Erkennung, Bildminimierung, Bildunterschriften und Beantwortung von Fragen im Zusammenhang mit Bildern auszuführen.
• Trainingsdaten: Das Modell wurde auf ungefähr 6 Milliarden Bild-Text-Paaren trainiert, wodurch seine Fähigkeit, Inhalte basierend auf visuellen Eingaben zu verstehen und zu generieren, verbessert.
• Kontextlänge : Es unterstützt eine Kontextlänge von bis zu 128K -Token

auch lesen: lama 3.2 90b vs gpt 4o: Bildanalysevergleich

Anwendungen von Lama 3.2 Vision Model

Lama 3.2 Vision ist für verschiedene Anwendungen ausgelegt, darunter:

• Visuelle Frage Beantwortung (VQA): Fragen basierend auf dem Inhalt von Bildern beantworten.
• Bildunterschrift: Erzeugen beschreibender Bildunterschriften für Bilder.
• Bild-Text-Abruf: Abgleichen von Bildern mit ihren Textbeschreibungen.
• Visuelle Grundlage: Verknüpfung der Sprachreferenzen auf bestimmte Teile eines Bildes.

Was ist unscheinig ai?

Unloth AI ist eine innovative Plattform, die die Feinabstimmung von großsprachigen Modellen (LLMs) wie LLAMA-3, Mistral, PHI-3 und Gemma verbessern soll. Ziel ist es, den komplexen Prozess der Anpassung vor ausgebildeter Modelle für bestimmte Aufgaben zu optimieren, wodurch es schneller und effizienter wird.

Schlüsselmerkmale von Unloth ai

• Beschleunigter Training: Unloth bietet die Fähigkeit, Modelle bis zu 30-mal schneller zu verkaufen und gleichzeitig die Speicherverwendung um 60%zu verringern. Diese signifikante Verbesserung wird durch fortschrittliche Techniken wie das manuelle Autograd, die Kettenmatrixmultiplikation und optimierte GPU -Kernel erzielt.
.
• benutzerfreundlich:
Die Plattform ist Open-Source und einfach zu installieren, sodass Benutzer sie lokal einrichten oder Cloud-Ressourcen wie Google Colab verwenden können. Umfassende Dokumentation unterstützt Benutzer bei der Navigation des Feinabstimmungsprozesses.
• Skalierbarkeit:
Unloth unterstützt eine Reihe von Hardwarekonfigurationen, von Einzel-GPUs bis zu Multi-Knoten-Setups, wodurch sie sowohl für kleine Teams als auch für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet sind.
• Vielseitigkeit:
Die Plattform ist mit verschiedenen beliebten LLMs kompatibel und kann auf verschiedene Aufgaben wie Sprachgenerierung, Zusammenfassung und Konversations -AI angewendet werden.

Unloth AI stellt einen signifikanten Fortschritt im KI-Modelltraining dar, wodurch es Entwicklern und Forschern zugänglich macht, die kundenspezifische Modelle effizient erstellen möchten.

Performance -Benchmarks von Lama 3.2 Vision

Die Lama 3.2 Vision -Modelle Excel bei der Interpretation von Diagrammen und Diagrammen.

Das 11-Milliarden-Modell übertrifft Claude 3 Haiku in visuellen Benchmarks wie MMMU-pro, Vision (23,7), Chartqa (83,4), AI2-Diagramm (91,1), während das 90-Milliarden-Modell das Craude 3 Haikuin aller visuellen Interpretationsabfälle überschreitet.

Infolgedessen ist LLAMA 3.2 eine ideale Option für Aufgaben, die das Verständnis der Dokumente, die Beantwortung der visuellen Frage und das Extrahieren von Daten aus Diagrammen erfordern.

Fine Tuning LLAMA 3.2 11B Vision Modell mit Unloth Ai

In diesem Tutorial werden wir durch den Prozess der Feinabstimmung des Lama 3.2 11b Vision-Modells gehen. Durch die Nutzung seiner fortschrittlichen Funktionen möchten wir die Genauigkeit des Modells bei der Erkennung von Nahrungsmitteln und der Schätzung ihres Kalorieninhalts basierend auf visuellen Eingaben verbessern.

Feinabstimmung dieses Modells beinhaltet das Anpassen, um die Nuancen von Lebensmittelbildern und Ernährungsdaten besser zu verstehen, wodurch die Leistung in realen Anwendungen verbessert wird. Wir werden uns mit den wichtigsten Schritten, die an diesem Feinabstimmungsprozess beteiligt sind, einschließlich Datensatzvorbereitung und Konfiguration der Trainingsumgebung eingehen. Wir werden auch Techniken wie LORA (Anpassung mit niedriger Rang) anwenden, um die Modellleistung zu optimieren und gleichzeitig die Ressourcennutzung zu minimieren.

Wir nutzen die Ki, um die Funktionen des Modells anzupassen. Der Datensatz, den wir verwenden, besteht aus Lebensmittelnbildern, die jeweils von Informationen zum Kaloriengehalt der verschiedenen Lebensmittel begleitet werden. Auf diese Weise können wir die Fähigkeit des Modells verbessern, Lebensmittel-bezogene Daten effektiv zu analysieren.

Beginnen wir!

Schritt 1. Installieren der erforderlichen Bibliotheken

!pip install unsloth

Schritt 2. Definieren des Modells

from unsloth import FastVisionModel
import torch

model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained(
    "unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct",
    load_in_4bit = True,
    use_gradient_checkpointing = "unsloth",
)

model = FastVisionModel.get_peft_model(
    model,
    finetune_vision_layers     = True,
    finetune_language_layers   = True,
    finetune_attention_modules = True,
    finetune_mlp_modules       = True,
    r = 16,
    lora_alpha = 16,
    lora_dropout = 0,
    bias = "none",
    random_state = 3443,
    use_rslora = False,
    loftq_config = None,
)

• Von _PRETRAINALE: Diese Methode lädt ein vorgebildetes Modell und seinen Tokenizer. Das angegebene Modell ist „nichtsloth/lama-3.2-11b-Vision-Instruction“.
• load_in_4bit = true : Dieses Argument zeigt, dass das Modell mit 4-Bit-Quantisierung geladen werden sollte, was die Speicherverwendung erheblich verringert, während die Leistung beibehält.
• use_gradient_checkpointing = ”ulloth”: Dies ermöglicht Gradientenprüfungen, die beim Verwalten des Speichers während des Trainings durch Speichern von Zwischenaktivierungen hilft.
.

get_peft_model:

Diese Methode konfiguriert das Modell für die Feinabstimmung mithilfe von PEFT-Techniken (Parametereffizient).

Feinabstimmungsoptionen:

• finetune_vision_layers = true:
Ermöglicht die Feinabstimmung der Sehschichten.
• fonetune_language_layers = true:
Ermöglicht die Feinabstimmung der Sprachschichten (wahrscheinlich Transformatorschichten, die für das Verständnis des Textes verantwortlich sind)
• fonetune_attention_modules = true:
Ermöglicht die Feinabstimmung von Aufmerksamkeitsmodulen.
• finetune_mlp_modules = true:
Ermöglicht die Feinabstimmung von Multi-Layer-Modulen (MLP).

LORA -Parameter:

• r = 16, lora_alpha = 16, lora_dropout = 0:
Diese Parameter konfigurieren niedrige Anpassung (LORA).
• bias = "keine": Dies gibt an, dass keine Vorspannungsbegriffe in den Feinabstimmungsvorgang für die Schichten enthalten sind.
• random_state = 3443: Dies setzt den Zufallssamen für die Reproduzierbarkeit. Mit diesem Saat
• use_rsllora = false: Dies zeigt an, dass die Variante von Lora, die RSlora bezeichnet, nicht verwendet wird. Rslora ist ein anderer Ansatz für die parametereffiziente Feinabstimmung.
• loftq_config = Keine: Dies würde sich auf eine Konfiguration beziehen, die sich auf die Quantisierung mit geringer Präzision bezieht. Da es auf keine gesetzt ist, wird keine spezifische Konfiguration für die Quantisierung angewendet.

Schritt 3. Laden des Datensatzes

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("aryachakraborty/Food_Calorie_Dataset",
                       split = "train[0:100]")

laden wir einen Datensatz auf Lebensmittelbildern zusammen mit ihrer Kalorienbeschreibung im Text.

Der Datensatz hat 3 Spalten - "Bild", "Abfrage", "Antwort"

Schritt 4. Konvertieren des Datensatzes in eine Konversation

def convert_to_conversation(sample):
    conversation = [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": sample["Query"]},
                {"type": "image", "image": sample["image"]},
            ],
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [{"type": "text", "text": sample["Response"]}],
        },
    ]
    return {"messages": conversation}


pass


converted_dataset = [convert_to_conversation(sample) for sample in dataset]

Wir konvertieren den Datensatz in eine Gespräch mit zwei beteiligten Rollen - Benutzer und Assistenten.

Der Assistent antwortet auf die Benutzerabfrage auf den vom Benutzer bereitgestellten Bildern.

Schritt 5. Inferenz des Modells vor Feinabstimmmodell

FastVisionModel.for_inference(model)  # Enable for inference!

image = dataset[0]["image"]

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image"},
            {"type": "text", "text": "You are an expert nutritionist analyzing the image to identify food items and estimate their calorie content and calculate the total calories. Please provide a detailed report in the format: 1. Item 1 - estimated calories 2. Item 2 - estimated calories ..."},
        ],
    }
]
input_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True)

inputs = tokenizer(image,input_text, add_special_tokens=False,return_tensors="pt",).to("cuda")

from transformers import TextStreamer

text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True)
_ = model.generate(
    **inputs,
    streamer=text_streamer,
    max_new_tokens=500,
    use_cache=True,
    temperature=1.5,
    min_p=0.1
)

Ausgabe:

Punkt 1: gebratene Knödel-400-600 Kalorien
Punkt 2: Rote Sauce-200-300 Kalorien
Gesamtkalorien-600-900 Kalorien

Basierend auf Serviergrößen und Zutaten beträgt die geschätzte Kalorienzahl für die beiden Artikel 400-600 bzw. 200-300 für die gebratenen Knödel bzw. roten Sauce. Bei gemeinsam konsumieren Sie zusammen, beträgt die kombinierte geschätzte Kalorienzahl für das gesamte Gericht 600-900 Kalorien.

Gesamtnahrungsmittelinformationen:

• Kalorien: 600-900 Kalorien
• Serviergröße: 1 Teller mit gedämpften Momos

Schlussfolgerung: Basierend auf den Zutaten zur Zubereitung der Mahlzeit können die Ernährungsinformationen geschätzt werden.

Die Ausgabe wird für das folgende Eingangsbild erzeugt:

Wie aus der Ausgabe des ursprünglichen Modells hervorgeht, beziehen sich die im Text genannten Elemente auf „gebratene Knödel“, obwohl das ursprüngliche Eingangsbild „gedämpfte Momos“ enthält. Auch die Kalorien des im Eingangsbildes vorhandenen Salzschsalien werden im Ausgang des ursprünglichen Modells nicht erwähnt.

Ausgabe aus dem Originalmodell:

• Punkt 1: gebratene Knödel-400-600 Kalorien
• Punkt 2: rote Sauce-200-300 Kalorien
• Gesamtkalorien-600-900 Kalorien

Basierend auf Serviergrößen und Zutaten beträgt die geschätzte Kalorienzahl für die beiden Artikel 400-600 bzw. 200-300 für die gebratenen Knödel bzw. roten Sauce. Bei gemeinsam konsumieren Sie zusammen, beträgt die kombinierte geschätzte Kalorienzahl für das gesamte Gericht 600-900 Kalorien.

Gesamtnahrungsmittelinformationen:

• Kalorien: 600-900 Kalorien
• Serviergröße: 1 Teller gedämpfter Momos

Schlussfolgerung: Basierend auf den zur Zubereitung der Mahlzeit verwendeten Zutaten können die Ernährungsinformationen geschätzt werden.

Schritt 6. Starten Sie die Feinabstimmung

!pip install unsloth

sftTrainer -Parameter

• sftTrainer (…): Dies initialisiert den Trainer, mit dem das Modell Fein abgestimmt wird. Der SftTrainer wurde speziell für die beaufsichtigte Feinabstimmung von Modellen entwickelt.
• Modell = Modell: Das vorbelastete oder initialisierte Modell, das fein abgestimmt wird.
• tokenizer = tokenizer: Der Tokenizer, mit dem Texteingaben in Token -IDs umgewandelt werden. Dies stellt sicher, dass sowohl Text- als auch Bilddaten für das Modell ordnungsgemäß verarbeitet werden.
• data_collator = unloThVisionDatacollator (Modell, Tokenizer): Der Datenkollator ist für die Vorbereitung von Datenstapeln (speziell Sichtsprachdaten) verantwortlich. Dieser Collator kümmert sich um, wie Bild-Text-Paare zusammengefügt werden, um sicherzustellen, dass sie richtig ausgerichtet und für das Modell formatiert sind.
• train_dataset = converted_dataset: Dies ist der Datensatz, der für das Training verwendet wird. Es wird angenommen, dass Converted_dataset ein vorverarbeiteter Datensatz ist, der Bild-Text-Paare oder ähnliche strukturierte Daten enthält.

SFTConfig -Klasse Parameter

• per_device_train_batch_size = 2: Dies setzt die Stapelgröße für jedes Gerät (z. B. GPU) während des Trainings.
• gradient_accumulation_steps = 4: Dieser Parameter bestimmt die Anzahl der Vorwärtsgänge (oder Schritte), die vor der Aktualisierung der Modellgewichte durchgeführt werden. Im Wesentlichen ermöglicht es die Simulation einer größeren Stapelgröße, indem Gradienten über mehrere kleinere Stapel akkumulieren.
• warmup_steps = 5: Sein Parameter gibt die Anzahl der anfänglichen Trainingsschritte an, in denen die Lernrate allmählich von einem kleinen Wert zur anfänglichen Lernrate erhöht wird. Die Anzahl der Schritte für die Erwärmung der Lernrate, bei denen die Lernrate allmählich auf den Zielwert steigt.
• max_steps = 30: Die maximale Anzahl von Trainingsschritten (Iterationen), die während der Feinabstimmung durchgeführt werden sollen.
• Learning_Rate = 2E-4: Die Lernrate für den Optimierer, auf 0,0002 eingestellt.

Präzisionseinstellungen

• fp16 = nicht is_bf16_supported (): Wenn Bfloat16 (bf16) keine Präzision unterstützt (überprüft von IS_BF16_Supported ()), wird 16-Bit-Gleitpunktpräzision verwendet (FP16) wird verwendet. Wenn BF16 unterstützt wird, verwendet der Code stattdessen automatisch BF16.
• bf16 = is_bf16_supported (): Dies prüft, ob die Hardware die Bfloat16 -Präzision unterstützt und es ermöglicht, wenn es unterstützt wird.

Protokollierung & Optimierung

• logging_steps = 5 : Die Anzahl der Schritte, nach denen der Trainingsfortschritt protokolliert wird.
• optim = ”adamw_8bit”: Dies setzt den Optimierer auf ADAMW mit 8-Bit-Genauigkeit (wahrscheinlich für eine effizientere Berechnung und reduzierte Speicherverwendung).
• woithy_decay = 0,01: Der Gewichtsverfall (L2 -Regularisierung), um eine Überanpassung durch Bewertung großer Gewichte zu verhindern.
• lr_scheduler_type = ”linear”: Dies setzt den Lernrate -Scheduler auf einen linearen Zerfall, bei dem die Lernrate linear vom Anfangswert auf Null abnimmt.
• saat = 3407: Dies setzt den Zufallssamen für die Reproduzierbarkeit im Training.
• output_dir = ”outputs”: Dies gibt das Verzeichnis an, in dem das trainierte Modell und andere Ausgänge (z. B. Protokolle) gespeichert werden.
• report_to = ”keine”: Diese deaktiviert die Berichterstattung an externe Systeme wie Gewichte und Verzerrungen, sodass Trainingsprotokolle nicht an Remote -Tracking -Dienste gesendet werden.

Visionspezifische Parameter

• remove_unused_columns = false: Hält alle Spalten im Datensatz, was für Sehaufgaben erforderlich sein kann.
• dataset_text_field = ””: Gibt an, welches Feld im Datensatz Textdaten enthält. Hier bleibt es leer und kann möglicherweise darauf hinweisen, dass möglicherweise kein bestimmtes Textfeld benötigt wird.
• dataset_kwargs = {"cip_prepare_dataset”: true} : überspringt zusätzliche Vorbereitungsschritte für den Datensatz, vorausgesetzt, es ist bereits vorbereitet.
• dataset_num_proc = 4 : Anzahl der Prozesse, die beim Laden oder Verarbeiten des Datensatzes verwendet werden sollen, wodurch das Laden von Daten beschleunigt wird. Durch Einstellen von thedataset_num_procParameter können Sie die parallele Verarbeitung des Datensatzes aktivieren.
• max_seq_length = 2048: Maximale Sequenzlänge für Eingabedaten, sodass längere Sequenzen verarbeitet werden können. Der Parameter max_seq_length gibt die obere Grenze für die Anzahl der Token (oder Eingabe -IDs) an, die gleichzeitig in das Modell eingespeist werden können.
Lesen Sie auch: Feinabstimmungslama 3.2 3b für RAG

Schritt 7. Überprüfen Sie die Ergebnisse des Modells nach der Feinabstimmung

Ausgabe aus dem fein abgestimmten Modell:

!pip install unsloth

Wie aus der Ausgabe des finatunierten Modells hervorgeht, werden alle drei Elemente im Text korrekt erwähnt, zusammen mit ihren Kalorien im erforderlichen Format.

Tests an Beispieldaten

Wir testen auch, wie gut das fein abgestimmte Modell auf unsichtbaren Daten ist. Daher wählen wir die Zeilen der Daten aus, die vom Modell noch nicht gesehen wurden.

Wir wählen dies als Eingabebild aus.

from unsloth import FastVisionModel
import torch

model, tokenizer = FastVisionModel.from_pretrained(
    "unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct",
    load_in_4bit = True,
    use_gradient_checkpointing = "unsloth",
)

model = FastVisionModel.get_peft_model(
    model,
    finetune_vision_layers     = True,
    finetune_language_layers   = True,
    finetune_attention_modules = True,
    finetune_mlp_modules       = True,
    r = 16,
    lora_alpha = 16,
    lora_dropout = 0,
    bias = "none",
    random_state = 3443,
    use_rslora = False,
    loftq_config = None,
)

Ausgabe aus dem fein abgestimmten Modell

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("aryachakraborty/Food_Calorie_Dataset",
                       split = "train[0:100]")

:

Wie wir aus der Ausgabe des fein abgestimmten Modells erkennen können, wurden alle Komponenten der Pizza genau identifiziert und ihre Kalorien wurden ebenfalls erwähnt.

Schlussfolgerung

Die Integration von KI -Modellen wie Lama 3.2 Vision transformiert die Art und Weise, wie wir visuelle Daten analysieren und interagieren, insbesondere in Bereichen wie Lebensmittelerkennung und Ernährungsanalyse. Durch die Feinabstimmung dieses leistungsstarken Modells mit Unlodh AI können wir seine Fähigkeit, Lebensmittelbilder zu verstehen und den Kalorieninhalt genau zu verstehen, erheblich verbessern.

.

Der Feinabstimmungsprozess, der fortschrittliche Techniken wie LORA und die effizienten Funktionen der KI-KI nutzen, sorgt für eine optimale Leistung und minimieren gleichzeitig die Ressourcenverwendung. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Genauigkeit des Modells, sondern öffnet auch die Tür für reale Anwendungen in der Lebensmittelanalyse, der Gesundheitsüberwachung und darüber hinaus. In diesem Tutorial haben wir gezeigt, wie hochmoderne KI-Modelle für spezielle Aufgaben anpassen und Innovationen sowohl in der Technologie als auch in der Ernährung vorant werden.

Key Takeaways

• Die Entwicklung multimodaler Modelle wie Lama 3.2 Vision ermöglicht es KI, sowohl visuelle als auch textliche Daten zu verarbeiten und zu verstehen, wodurch neue Möglichkeiten für Anwendungen wie Lebensmittelbildanalyse geöffnet werden.
• llama 3.2 Vision ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Aufgaben, die Bilderkennung, Argumentation und visuelle Erdung beinhalten, mit Schwerpunkt auf dem Extrahieren detaillierter Informationen aus Bildern wie Kalorieninhalten in Lebensmittelbildern.
• Feinabstimmung des LLAMA 3.2 Vision-Modells ermöglicht es, für bestimmte Aufgaben wie Lebensmittelkalorienextraktion angepasst zu werden, um die Fähigkeit zu verbessern, Lebensmittel zu erkennen und Ernährungsdaten genau zu schätzen.
• uns> ahnloth-AI beschleunigt den Feinabstimmungsvorgang erheblich, wodurch es bis zu 30-mal schneller wird und gleichzeitig die Speicherverwendung um 60%verringert und die Erstellung von benutzerdefinierten Modellen effizienter ermöglicht.

Die in diesem Artikel gezeigten Medien sind nicht im Besitz von Analytics Vidhya und wird nach Ermessen des Autors verwendet.

häufig gestellte Fragen

Q1. Was ist das Lama 3.2 Vision -Modell und wie funktioniert es?

a. Das Lama 3.2 Vision -Modell ist ein multimodales AI -Modell, das von Meta entwickelt wurde und sowohl Text als auch Bilder verarbeiten kann. Es verwendet eine Transformator-Architektur- und Kreuzungsschichten, um Bilddaten in Sprachmodelle zu integrieren, sodass sie Aufgaben wie visuelle Erkennung, Bildunterschriften und Abrufen des Bildtextes ausführen können.

Q2. Wie verbessert die Feinabstimmung des Lama 3.2 Vision-Modells seine Leistung?

a. Die Feinabstimmung passt das Modell an bestimmte Aufgaben an, z. B. das Extrahieren von Kalorieninformationen aus Lebensmitteln. Durch das Training des Modells auf einem speziellen Datensatz wird es genauer, Lebensmittel zu erkennen und deren Ernährungsinhalte zu schätzen, was es in realen Anwendungen effektiver macht.

Q3. Welche Rolle spielt Unloth AI im Feinabstimmungsprozess?

a. Unloth AI verbessert den Feinabstimmungsprozess, indem er schneller und effizienter wird. Es ermöglicht es, Modelle bis zu 30-mal schneller fein abzustimmen und gleichzeitig die Speicherverwendung um 60%zu verringern. Die Plattform bietet auch Tools für eine einfache Einrichtung und Skalierbarkeit und unterstützt sowohl kleine Teams als auch Anwendungen auf Unternehmensebene.

Q4. Was ist Lora (Anpassung mit niedriger Rang) und warum wird es im Feinabstimmungsprozess verwendet?

a. Lora ist eine Technik, mit der die Modellleistung optimiert wird und gleichzeitig die Ressourcenverbrauch reduziert wird. Es hilft, große Sprachmodelle effizienter zu optimieren und den Trainingsprozess schneller und weniger rechnerisch intensiv zu machen, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. LORA modifiziert nur eine kleine Teilmenge von Parametern, indem es niedrige Matrizen in die Modellarchitektur einführt.

Q5. Für welche praktischen Anwendungen kann das fein abgestimmte Lama 3.2 Vision-Modell verwendet werden?

a. Das fein abgestimmte Modell kann in verschiedenen Anwendungen verwendet werden, einschließlich der Kalorienextraktion aus Lebensmittelbildern, visueller Fragenbeantwortung, Dokumentverständnis und Bildunterschrift. Es kann Aufgaben erheblich verbessern, die sowohl visuelle als auch textuelle Analysen erfordern, insbesondere in Bereichen wie Gesundheit und Ernährung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFeinabstimmung Lama 3.2 Vision für die Kalorienextraktion aus Bildern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!