这些大模型也真的是狗

17 小时 30 分钟前
 sch1111878

我目前在做图像识别和分类的相关开发工作,(识别性别年龄) 刚开始用的 clip 模型, 但是速度跟不上, 已经上了 5090 * 6, 加 l20 * 4, 速度都不太理想, 吞吐量不行, 后面问了同行, 他们用的是 MobileNetV2 训练调优的, 速度还不错, 我就也想试试了,

训练一圈下来识别率很低(当然这里可能是我写的代码都不行

训练 mobilenet 前问 claude 和 grok, 说 clip 的确笨重, 用 mobilenet 怎么好怎么好

今天效果不满意, 我问 gemini3, 你猜怎么着, 他建议我用 clip 模型, 多模态啊 咋地, 你说他们狗不狗

优点:
懂语义:它看过几十亿张图,知道"骑马的人"长啥样,不会被背景搞晕。
无需训练:不用洗数据,不用跑 epoch ,直接推理。
泛化强:全身照、半身照、卡通图都能认。
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所在节点    程序员
14 条回复
paopjian
16 小时 45 分钟前
如果只是识别性别年龄这种任务, 直接上 CLIP 有点大炮打蚊子了, 不应该是先用开源模型试验效果么, 比如 insightface 这种, 再考虑是自己训练/整理集,
mobilenet 单纯速度快, 效果低太多了, backbone 有很多选择 mobilenet darknet resnet, 不用指着一个死磕, 你问 AI 什么他们肯定怎么回答你
不懂你这狗不狗什么意思?
v2gba
15 小时 36 分钟前
可能和你的 prompt 也有关系
大部分 AI 有附和用户的毛病(除非用户错的厉害)
lloovve
15 小时 23 分钟前
能不能有点自己的主见?这东西完全要靠自己去验证,具体性能和模型,具体训练的样本,还有优化都有关,不要妄想用简单的东西解决这么复杂的问题,现在人都没办法完全看图个图估计准确年龄。
tool2dx
15 小时 12 分钟前
你说人狗我还能理解, AI 吐出来的就只是训练数据, 根据你的提问给最佳回答,有啥狗不狗的。

人会骗你,AI 又不会。
zizon
14 小时 58 分钟前
时代变了,hallucinate 都有人拨乱反正了.
Alias4ck
1 小时 32 分钟前
就是懒哈哈哈 总想一口吃个胖子
sch1111878
1 小时 3 分钟前
@v2gba 这个我非常赞同, 很多时候我提示词 规则都写上, 你要有自己的主见, 不要因为我的质疑动摇, 还是不行...
sch1111878
1 小时 1 分钟前
@paopjian 感谢回复, 我这小公司, 就几个人, 也没有相关资源去请教探讨, 真的难受

我用 utkface 数据集训练的, 发现这个数据集的标注本身就有问题, 训练出来的也很离谱

deepface 和 insightface 都试了,
sch1111878
1 小时 1 分钟前
@tool2dx 我意思几个模型回答的前后不一致, 差异大
sch1111878
1 小时 0 分钟前
@Alias4ck 不是懒, 是我自己太菜了, 公司又小, 外部资源也不多...
sch1111878
53 分钟前
@paopjian 一张图证明我用了 insightface, 主要这结果也太不靠谱了

https://imgur.com/a/MbdmZ20
aeron
23 分钟前
大模型还是个猜词游戏,倾向于顺着你得思路去回答,这种问题你最好自己搜一下资料,有个自己的思路,然后去问大模型具体的实现方法细节之类的,不能没有一点想法的被大模型带着跑,容易进坑。
sch1111878
20 分钟前
@aeron 感谢
sch1111878
3 分钟前
一开始给我推荐 utkface 这个数据集, 我验证后发现非常不准, 然后提出质疑 又说这个老旧不行了

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