Granite-Vision 2B模型微调实战：小参数量如何实现超越90B模型的性能突破

这篇文章讲述了一位AI工程师通过微调IBM的Granite-Vision 2B模型，成功在图像转HTML表格任务上超越了Meta的90B参数模型。他使用了LoRA（低秩适配）技术，使得模型能够在普通消费级GPU上训练，而无需昂贵的高VRAM设备。Granite-Vision 2B虽然参数较少，但在经过优化后表现出了强大的性能。 在项目中，他构建了一个自定义的HTML相似度评估指标，结合了结构、样式和文本内容的相似性，以更准确地衡量模型生成的HTML表格质量。同时，他通过调整训练参数，如最大序列长度、梯度积累步数等，解决了训练过程中出现的内存溢出问题。 实验结果显示，微调后的模型在HTML相似度指标上达到0.9615，远超原始模型的0.3619，并且在准确率上超过了Pix2Struct和Meta的90B模型。尽管在推理速度上不如Pix2Struct，但Granite-Vision 2B在小规模任务中表现出良好的平衡性。 文章总结指出，通过高效微调方法，即使是小规模的视觉-语言模型也能在特定任务上取得优异表现，而无需依赖大型计算资源。这为AI工程师提供了新的思路，展示了在有限硬件条件下也能进行高效实验和迭代的可能性。