省流：我用ChatGPT總結(jié)了本視頻的要點(diǎn)：

1. VisualGLM 6B介紹及多模態(tài)域訓(xùn)練基本思路。

2. 多模態(tài)域訓(xùn)練模型思路包括CogView與VisualGLM。

3. 圖像離散化存在的問題：損失底層信息、token利用效率低。

4. 人們只關(guān)注少量視覺語義信息，提升效率是重要的。

5. 利用語言模型進(jìn)行無縫結(jié)合可提升多輪對(duì)話的能力。

6. 使用語言模型訓(xùn)練的能力可取得很好的VQA效果。

7. 提取圖像語言特征的方法選擇會(huì)造成底層信息的損失。

8. Bleep方法中Qformal步驟會(huì)損失模型判斷為不重要的信息。

9. 基于上述因素，多模態(tài)域訓(xùn)練仍存在劣勢。

10. 多模態(tài)的預(yù)訓(xùn)理解能夠與任何預(yù)訓(xùn)語言模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)好的效果。

11. VisualGLM和GPT-4都是基于多模態(tài)域訓(xùn)練思路的。

12. 使用ChatGLM 6B作為基礎(chǔ)模型。

13. 目標(biāo)是開發(fā)一個(gè)通用領(lǐng)域的中英雙語語言模型。

14. 使用VIT和Qformer構(gòu)建視覺和語言模型之間的橋梁。

15. 預(yù)訓(xùn)練過程中使用中英雙語圖文大規(guī)模數(shù)據(jù)。

16. 在微調(diào)過程中使用高質(zhì)量的圖文對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練。

17. 幾乎凍結(jié)VIT和ChatGLM參數(shù)。

18. 學(xué)習(xí)Qforward的參數(shù)和VIT的Lora參數(shù)。

19. 固定VIT參數(shù)并訓(xùn)練Qforward和ChatGLM的Lora參數(shù)。

20. 訓(xùn)練目標(biāo)是自回歸的訓(xùn)練目標(biāo)。

21. VisualGLM 6B使用ChatGLM 6B作為基本模型。

22. VisualGLM 6B旨在建立一種通用的多語言語言模型。

23. VIT和Qformer用于在視覺和語言模型之間建立橋梁。

24. 模型共分為兩個(gè)階段：預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)。

25. 訓(xùn)練目標(biāo)是自回歸訓(xùn)練目標(biāo)。

26. 對(duì)比損失被用于將視覺嵌入放入語義空間。

27. 對(duì)比損失只用于預(yù)訓(xùn)練階段。

28. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自多個(gè)來源，包括CoreView和英文訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

29. 模型調(diào)用使用CSRMA純formwork庫。

30. VisualGLM 6B在圖像字幕生成方面取得了一定的效果。

31. VisualGLM 6B使用ChatGLM 6B作為基本模型

32. 用VIT和Qformer在視覺和語言模型之間建立橋梁

33. 模型共有預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段

34. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自多個(gè)來源，并使用CSRMA純formwork庫進(jìn)行模型調(diào)用

35. 使用對(duì)比損失將視覺嵌入放入語義空間，只用于預(yù)訓(xùn)練階段

36. 提供huggingface實(shí)現(xiàn)和三種環(huán)境的支持

37. 用fp16進(jìn)行原生的推理需要16G的顯存，4bit量化下只需要8.7G顯存

38. 微調(diào)任務(wù)支持不同的小任務(wù)和Q-Laura

39. 提供微調(diào)的例子以增強(qiáng)模型回答背景問題的能力

40. 用過倉庫的反聽腳本可以提高背景回答的效果。

41. Laura是一個(gè)可以對(duì)每一層的tension都加入低質(zhì)分支的系統(tǒng)。

42. 訓(xùn)練參數(shù)量太多會(huì)過擬合。

43. 增加限定某層的可調(diào)參數(shù)可以減弱過擬合。

44. QLaura是四比特量化的Laura系統(tǒng)。

45. 通過P-tuning方法，可以在連續(xù)空間內(nèi)查找最佳Prompt。

46. P-tuning需要的顯存比Laura少。

47. 使用SAT庫可以對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行推理。

48. 本文介紹了VisualGLM 6B在圖像字幕生成方面的效果。

49. 介紹了使用SAT庫進(jìn)行推理的方法。

50. 可以在CLI Demo和Web Demo中加載訓(xùn)練好的模型。

51. 安裝DeepSpeed是訓(xùn)練中的要求，可能需要安裝回來。

52. 可以使用P-tuning方法找到最佳Prompt。

53. 可以通過修改Gradient Accumulation Steps參數(shù)減小顯存占用。

54. 建議嘗試Merge LoRa方法來更容易地發(fā)布模型。

55. Stable Deformation LoRa是LoRa的一種用法。

56. LoRa的最初用途是語言類大模型。

57. Textual Deformation效果在LoRa中會(huì)更好。

58. 以上都是關(guān)于LoRa的一些細(xì)節(jié)和歷史，本段內(nèi)容主要講述LoRa方法的應(yīng)用和建議。

59. 多模態(tài)域訓(xùn)練模型開源項(xiàng)目正在尋找更多加入的開發(fā)人員。

60. 項(xiàng)目也關(guān)注于中文OCR和表格場景理解能力的開發(fā)。

61. 項(xiàng)目里還存在的問題包括高分辨率圖像信息損失和缺乏grounding能力的幻覺現(xiàn)象。

62. 在使用BLEEP進(jìn)行語言模型對(duì)齊時(shí)需要注意其幻覺現(xiàn)象的影響。

63. 容勝同學(xué)將會(huì)介紹更多關(guān)于微調(diào)實(shí)踐的例子。

64. 今天的介紹主要涉及了VisualGLM相關(guān)內(nèi)容。

65. BLEEP思路下如何達(dá)到更好的準(zhǔn)確性是一個(gè)社區(qū)研究中的重要問題。

66. 希望能夠在學(xué)術(shù)上解決這些問題。

67. 給聽眾帶來VisualGLM相關(guān)介紹的同時(shí)表示感謝。

68. 會(huì)留給容勝同學(xué)更多實(shí)踐相關(guān)的介紹。