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Meta Llama的最佳实践3.2亚马逊基岩上的多模式微调

2025年5月1日 21:08 33 Comments
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在这篇文章中，我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则，您可以微调较小，更具成本效益的模型，以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能，可以降低推理成本和潜伏期，同时保持特定用例的高精度。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
多模式微调代表了一种自定义基础模型（FMS）的强大方法，可以在涉及视觉和文本信息的特定任务上脱颖而出。尽管基本的多模式模型提供了令人印象深刻的一般功能，但面对专门的视觉任务，特定于域特定的内容或特定的输出格式要求时，它们通常会跌落。微调通过将模型调整到您的特定数据和用例中来解决这些局限性，从而大大提高了对您业务的任务的绩效。我们的实验表明，与基本版本相比，微调的元骆驼3.2模型可以在精确分数上提高74％，并迅速优化专门的视觉理解任务。 Amazon Bedrock现在为Meta Llama 3.2多模式提供了微调功能，因此您可以将这些复杂型号的模型调整到独特的用例中。在这篇文章中，我们共享全面的最佳实践和科学见解，用于微调Meta Llama 3.2 Amazon Bedrock上的多态型号。我们的建议基于广泛的实验，使用各种视觉任务中的公共基准数据集，包括视觉询问答案，图像字幕以及图表解释和理解。 By following these guidelines, you can fine-tune smaller, more cost-effective models to achieve performance that rivals or even surpasses much larger models—potentially reducing both inference costs and latency, while maintaining high accuracy for your specific use case.Recommended use cases for fine-tuningMeta Llama 3.2 multimodal fine-tuning excels in scenarios where the model needs to understand visual information and generate appropriate textual responses.根据我们的实验发现，以下用例表明了通过微调来改进性能：视觉问题答案（VQA） - 自定义使模型能够准确回答有关图像的问题。
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