В чем проблема дообучения CLIP?

Проблема дообучения CLIP связана с особенностями его архитектуры и обучающего процесса:

• Catastrophic forgetting (катастрофическое забывание) — при дообучении на новой задаче модель может забыть ранее выученные представления, что ухудшает качество.
• Сложность балансировки данных — CLIP обучен на огромном разнообразии данных, дообучение на узкой выборке может привести к переобучению и снижению обобщающей способности.
• Требования к вычислительным ресурсам — дообучение больших моделей, таких как CLIP, требует значительных ресурсов.
• Особенности архитектуры — CLIP объединяет текстовые и визуальные эмбеддинги, что усложняет корректное обновление весов без нарушения согласованности.

Из-за этого часто используют методы тонкой настройки с заморозкой части слоев или адаптивные методы, чтобы минимизировать негативные эффекты.