首页
/ MoE-LLaVA项目中的模型训练与评估问题深度解析

MoE-LLaVA项目中的模型训练与评估问题深度解析

2025-07-04 02:06:01作者:钟日瑜

模型训练阶段的关键问题

在MoE-LLaVA项目的复现过程中,研究者们遇到了几个关键的技术挑战。首先是训练阶段的损失值问题,特别是在MiniCPM模型上的表现。初始训练阶段的高损失值(约5)是正常现象,这与模型架构和训练数据的特性有关。

值得注意的是,MiniCPM模型在训练末期会出现损失值突然上升的现象。这一特性在其他模型中并不常见,可能是MiniCPM特有的行为。因此,建议在训练过程中保存多个检查点,而不是仅依赖最终的训练结果。例如,在总共5198步的训练中,5000步的检查点可能比最终检查点表现更好。

评估结果差异分析

在模型评估阶段,研究者们发现复现结果与论文报告存在显著差异。特别是在TextVQA数据集上,复现结果(31分)与论文结果(68.7分)差距较大。经过深入交流发现,这种差异源于对论文方法的误解。

实际上,论文中报告的高分结果并非来自第二阶段的训练数据,而是采用了不同的训练策略。具体来说,应该参考论文表5的变体c和"训练策略效果"小节中的设置。这一发现强调了仔细阅读论文方法部分的重要性,特别是在复现复杂模型时。

MiniCPM模型集成经验

在将MiniCPM LLM集成到MoE-LLaVA框架的过程中,研究者分享了宝贵经验。对话模板的配置对模型性能有显著影响。正确的配置应该使用特定的系统提示和分隔符风格:

conv_minicpm = Conversation(
    system="A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant...",
    roles=("USER", "ASSISTANT"),
    sep_style=SeparatorStyle.TWO,
    sep=" ",
    sep2="</s>",
)

不正确的模板配置会导致模型输出重复或无意义的内容。此外,分辨率选择也影响最终效果,原始研究使用了384×384分辨率,而部分复现尝试使用了336×336分辨率,这可能导致细微的性能差异。

模型评估建议

对于希望评估模型性能的研究者,建议重点关注以下几个指标:

  1. VQA-v2数据集的yes/no、number和other类别的准确率
  2. TextVQA数据集的整体表现
  3. 不同训练阶段的损失曲线变化

典型的评估结果范围如下:

  • 非MoE版本:TextVQA约33%,VQA-v2约54%
  • MoE版本:TextVQA约47%,VQA-v2有1-2%的提升

这些经验为后续研究者提供了有价值的参考,帮助他们在复现和改进MoE-LLaVA模型时避免常见陷阱,更准确地评估模型性能。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
144
1.93 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
553
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
423
392
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
511