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内容来源：亚心网络所属栏目：观点更新日期：2024-12-04

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When Do We Not Need Larger Vision Models?网页链接该论文探讨了在何种情况下，更大的视觉模型不再是必需的。作者首先展示了“规模上的规模”（S^2）策略的强大性，即通过在多个图像尺度上运行预训练且固定的小型视觉模型（例如ViT-B或ViT-L），能够超越更大的模型（例如ViT-H或ViT-G）在分类、分割、深度估计、多模态语言模型（MLLM）基准测试以及机器人操纵等方面。特别是S^2在V*基准上对MLLM的详细理解方面达到了最佳性能，超过了诸如GPT-4V等模型。作者研究了S^2相对于基于模型大小的缩放方法更受欢迎的条件。尽管大型模型在困难例子的泛化上具有优势，但作者展示了大型视觉模型的特征可以通过多尺度小型模型很好地近似。这表明，大多数，如果不是全部，当前大型预训练模型学习到的表示也可以从多尺度小型模型中获得。研究结果表明，多尺度小型模型的学习能力与大型模型相当，并且使用S^2预训练小型模型可以匹配或甚至超过大型模型的优势。作者发布了一个Python包，可以为一句话代码对任何视觉模型应用S^2:网页链接。「视觉语言模型」「大模型」「硕士论文超话」「每日AI动态」「人工智能超话」

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