MemVP将视觉特征直接嵌入FFN参数中，实现高效的多模态微调。与LoRA、VL-Adapter等现有方法相比，MemVP在训练和推理速度上提升了2倍，同时在下游任务中保持了更高的精度。
为了让大家更好的掌握MemVP，研梦非凡于12月11日晚（周三），邀请了多模态专家王导师，为大家独家详解《视觉语言融合新范式MemVP：基于记忆空间的多模态大模型高效微调方法》，从构建视觉-语言模型的发展和弊端到大型视觉语言模型的详细介绍，重点讲解MemVP模型架构的代码实现和实验分析，并对未来研究方向进行详细分析，一文速通MemVP，为你的研究带来新的思路和突破！
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直播课内容预览
ICML'24《Memory-Space Visual Prompting for Efficient Vision-Language Fine-Tuning》
一、研究背景
关注问题
视觉-语言模型的构建的现状 输入空间的视觉提示方法存在弊端
二、相关工作
《Transformer Feed-Forward Layers Are Key-Value Memories》
FF层 键值对 实验结果
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三、大型视觉语言模型
LLava InstructBLIP MemVP
四、方法：MemVP
MemVP模型架构 MemVP动机
五、实验
实验目的与方法 实验设置 实验结果 实验对比 训练和推理速度比较 消融实验
六、总结
问题定义 MemVP方法 动机 实验验证
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直播导师介绍
王导师
【学术背景】拥有丰富的深度学习研究、论文发表经验，多篇SCI论文、EI会议论文（一作）
【研究方向】大语言模型、视觉语言模型、多模态学习，以及自然语言处理、进化算法等
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