1月18日 消息:蘋(píng)果公司的研究者通過(guò)自回歸圖像模型(AIM)驗(yàn)證了視覺(jué)模型“參數(shù)越多性能越強(qiáng)”的規(guī)律,進(jìn)一步證明隨著容量或預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增加,模型能不斷提升性能。AIM能有效利用大量未經(jīng)整理的圖像數(shù)據(jù),訓(xùn)練方法和穩(wěn)定性與最近的大型語(yǔ)言模型(LLM)類似。這一觀察結(jié)果與之前關(guān)于擴(kuò)展大型語(yǔ)言模型的研究結(jié)果是一致的。
雖然本文實(shí)驗(yàn)所使用的模型規(guī)模有限,還需進(jìn)一步探索是否能在更大參數(shù)量級(jí)的模型上驗(yàn)證此規(guī)律。研究者使用的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)遵循應(yīng)用于圖像 patch 序列的標(biāo)準(zhǔn)自回歸模型,通過(guò)一系列實(shí)驗(yàn)和研究,驗(yàn)證了模型容量可以輕松擴(kuò)展到數(shù)十億個(gè)參數(shù),同時(shí)對(duì)下游任務(wù)有很好的性能。
此外,研究者對(duì)自回歸目標(biāo)訓(xùn)練 ViT 模型的多方面進(jìn)行了探討,并且重新審視了之前的工作。研究者的實(shí)驗(yàn)報(bào)告顯示,在整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中,優(yōu)化目標(biāo)直接帶來(lái)更好的下游性能,而隨著模型容量的增加,損失值和下游任務(wù)的準(zhǔn)確性都有所提高。這一觀察結(jié)果與在 LLMs 中觀察到的趨勢(shì)一致,反映了優(yōu)化目標(biāo)會(huì)直接帶來(lái)更好的下游性能。
在 AIM 的設(shè)計(jì)參數(shù)中,除了擴(kuò)展寬度,研究者還特別采用了一種簡(jiǎn)單設(shè)計(jì),使用多層感知機(jī)塊,獨(dú)立地對(duì)每個(gè) patch 進(jìn)行處理。研究者同時(shí)強(qiáng)調(diào),研究的模型規(guī)模有限,對(duì)更大參數(shù)量級(jí)的模型上驗(yàn)證此規(guī)律還有待進(jìn)一步探索。
論文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了視覺(jué)模型同樣遵循「參數(shù)越多性能越強(qiáng)」的規(guī)律,自回歸訓(xùn)練對(duì)圖像模型具有很好的擴(kuò)展性,并能夠滿足視覺(jué)特征的訓(xùn)練要求。對(duì)未來(lái)圖像模型性能提升和優(yōu)化提供了新的研究方向和思路。
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