Phát hiện đối tượng

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá một số khái niệm quan trọng liên quan đến phát hiện đối tượng và cách giao tiếp giữa các mô hình AI với dữ liệu đa dạng.

Tài liệu tham khảo

• Làm cho LLMs trở nên trung thực hơn với DOLA: Phần II - Các thông tin toán học
• Tăng hiệu suất đầu ra của LLMs lên 1000% với mẹo đơn giản này
• Các chủ đề thú vị khác: Layer Selection, Contrasting the Predictions, Contrastive Decoding và Filtering function.

Khám Phá Các Mô Hình

Tôi chỉ mới bắt đầu tìm hiểu nhưng đã thấy rằng cách thức giao tiếp giữa các mô hình và loại dữ liệu rất thú vị. Một ví dụ hiện tại là đoạn mã dưới đây sử dụng mô hình CLIP để tạo ra nhúng cho văn bản:

def embed_text(text):
    """
        Chuyển đổi văn bản thành nhúng bằng CLIP
    """
    # Nhập mô hình
    model = CLIPTextModelWithProjection.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
    # Nhập processor (xử lý token hóa văn bản và tiền xử lý hình ảnh)
    processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch16")
    # Tiền xử lý văn bản và hình ảnh
    inputs = processor(text=[text], return_tensors="pt", padding=True)
    # Tính toán nhúng với CLIP
    outputs = model(**inputs)
    
    return outputs.text_embeds

Tối Ưu Hóa Truy Vấn Dữ Liệu

Để tối ưu hóa việc truy vấn các lượng dữ liệu lớn trong Amazon DynamoDB, hãy tham khảo bài viết dưới đây:

• Sử dụng song song để tối ưu hóa truy vấn

Tìm hiểu về Fine-Tuning Mô Hình LLM

Chúng ta cũng có thể tìm hiểu về tài liệu hướng dẫn fine-tuning LLM, trong đó đề cập đến một số kỹ thuật hữu ích như:

• Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) thông qua LoRA adapters nhằm cải thiện tốc độ hội tụ.
• Flash Attention để tăng tốc độ và hiệu quả bộ nhớ trong quá trình huấn luyện (lưu ý: chỉ hoạt động với một số phần cứng như A100s).
• Checkpoint gradient để giảm mức sử dụng VRAM, cho phép sử dụng batch lớn hơn và đạt được thông lượng huấn luyện cao hơn.
• Huấn luyện phân tán qua DeepSpeed để đảm bảo quá trình huấn luyện diễn ra hiệu quả với nhiều GPU.

Hãy cùng nhau tìm hiểu và áp dụng những kỹ thuật này để nâng cao hiệu suất của các mô hình AI!
source: viblo