O que significa "Ajuste de Prompt Visual"?
Índice
Visual Prompt Tuning (VPT) é um jeito de adaptar modelos de aprendizado de máquina que já estão treinados, especialmente os que trabalham com imagens. A parada envolve adicionar tokens especiais, chamados prompts, pra guiar esses modelos a fazer tarefas como reconhecer objetos ou classificar imagens.
Como Funciona
No VPT, o modelo já aprendeu com um monte de imagens antes de ser ajustado pra uma tarefa específica. A adição dos prompts ajuda o modelo a focar nas características relevantes das imagens. Isso deixa o modelo mais afiado em entender o que tá sendo mostrado.
Desafios
Embora o VPT seja bom pra várias tarefas, ele pode enfrentar algumas dificuldades, principalmente quando lida com modelos que aprendem com imagens sem rótulos. Por exemplo, encontrar a melhor forma de começar os prompts ou o tamanho deles pode influenciar como o modelo se adapta.
Melhorias Recentes
Pesquisas recentes descobriram que a eficácia dos prompts pode variar dependendo de onde eles são colocados no modelo. Colocar os prompts em partes mais tarde do modelo geralmente resulta em melhores resultados. Pra facilitar isso, novas técnicas permitem que o modelo escolha quais partes focar ao usar os prompts.
Benefícios
As melhorias no VPT levaram a um desempenho melhor em várias tarefas, mesmo com dados de treino limitados. Também foi mostrado que funciona bem pra novos estilos ou tipos de imagens com exemplos mínimos, permitindo uma geração de imagens mais legal.
Resumindo, o Visual Prompt Tuning é uma abordagem útil pra deixar modelos baseados em imagem mais inteligentes e flexíveis nas suas tarefas.