能否提供一下更详细的需求？

能否提供一下更详细的需求？

@lll2343 感谢回复，这里的出发点是输入的图片分辨率比较大，num_image_token的数量需要从256->64，
想过两个方案，一是直接修改mlp1层，二是增加一个新的mlp用于降维，想了解下怎么训练比较好，或者是否有其他方案？

另外，如果相要提升模型对特定领域流程图的理解能力，应该怎么训练呢？

Hi，

1. 修改 MLP 无法减少 num_image_token
pixel_shuffle 已降低 num_image_token，详见 [extract_feature函数]。
   如果输入图片分辨率较高，可以通过调整 max_dynamic_patch 来减少切图数量。

2. 增加训练步数
   修改 [meta.json]中的 repeat_time 参数（见 meta.json），在该数据集上训练更多步数以提升性能。

Hi，

1. 修改 MLP 无法减少 num_image_token
pixel_shuffle 已降低 num_image_token，详见 [extract_feature函数]。
   如果输入图片分辨率较高，可以通过调整 max_dynamic_patch 来减少切图数量。
2. 增加训练步数
   修改 [meta.json]中的 repeat_time 参数（见 meta.json），在该数据集上训练更多步数以提升性能。

@lll2343 ，感谢回复~

1. 【调整 max_dynamic_patch 来减少切图数量】，这样存在一个问题，如果图片分辨率较高，比如4000x3000，在显存一定的情况下，max_dynamic_patch需要设置的较小，比如默认的12，这样最佳切分是4x3，切分后图片总的分辨率变为（448x4，448x3），会导致图片失真严重；
2. 目前我们显存比较紧张，在设置较大max_dynamic_patch的情况下，想要通过降低num_image_token数量的方式（例如256->64），进而降低显存占用。修改mlp1是适配num_image_token的调整。因此想了解修改之后如何训练模型;
3. 关于流程图能力这块，我想了解的是，数据集一般怎么构造，我的任务是根据流程图，输出caption，那我需要构造一些流程图节点识别数据、流程描述数据等，一同训练么
   期待回复~

Hi,

1. 降低 num_image_token 的方法

   修改 MLP1 并不会直接减少 num_image_token。实际上，这是通过 pixel_shuffle 来实现的。目前 downsample_ratio 设置为 0.5，num_image_token 已经从 256 降低到了 64。您可以将 downsample_ratio 设置得更小，例如 0.25，这样 num_image_token 将从 256 降至 16。具体实现请参考 extract_feature 函数。

   vit_embeds = vit_embeds[:, 1:, :]  # b,256,c
   # 假设图像尺寸为 224x224，num_patch=14，downsample_ratio=0.5
   h = w = int(vit_embeds.shape[1] ** 0.5)  # 16,16
   vit_embeds = vit_embeds.reshape(vit_embeds.shape[0], h, w, -1)  # b,16,16,c
   vit_embeds = self.pixel_shuffle(vit_embeds, scale_factor=self.downsample_ratio)  # b,8,8,c*4
   vit_embeds = vit_embeds.reshape(vit_embeds.shape[0], -1, vit_embeds.shape[-1])  # b,64,c*4
   vit_embeds = self.mlp1(vit_embeds)  # b,64,llm_em
   return vit_embeds

2. 重新训练 MLP1 的开销

   修改 MLP1 后需要重新训练 projetcor来进行对其，包括预训练和微调。这将带来较大的计算和时间开销。

3. 调整 max_dynamic_patch 的设置

   在训练时，您可以不需要设置较小的 max_dynamic_patch，例如设置为 6；而在推理时，可以使用较大的值，如 12，这样也能够正常工作。

4. 是的，构建一批符合您需求的 Caption 数据用于训练，以确保模型能够适应您的特定任务。

Hi,

1. 降低 num_image_token 的方法
   修改 MLP1 并不会直接减少 num_image_token。实际上，这是通过 pixel_shuffle 来实现的。目前 downsample_ratio 设置为 0.5，num_image_token 已经从 256 降低到了 64。您可以将 downsample_ratio 设置得更小，例如 0.25，这样 num_image_token 将从 256 降至 16。具体实现请参考 extract_feature 函数。

   vit_embeds = vit_embeds[:, 1:, :]  # b,256,c
   # 假设图像尺寸为 224x224，num_patch=14，downsample_ratio=0.5
   h = w = int(vit_embeds.shape[1] ** 0.5)  # 16,16
   vit_embeds = vit_embeds.reshape(vit_embeds.shape[0], h, w, -1)  # b,16,16,c
   vit_embeds = self.pixel_shuffle(vit_embeds, scale_factor=self.downsample_ratio)  # b,8,8,c*4
   vit_embeds = vit_embeds.reshape(vit_embeds.shape[0], -1, vit_embeds.shape[-1])  # b,64,c*4
   vit_embeds = self.mlp1(vit_embeds)  # b,64,llm_em
   return vit_embeds

2. 重新训练 MLP1 的开销
   修改 MLP1 后需要重新训练 projetcor来进行对其，包括预训练和微调。这将带来较大的计算和时间开销。
3. 调整 max_dynamic_patch 的设置
   在训练时，您可以不需要设置较小的 max_dynamic_patch，例如设置为 6；而在推理时，可以使用较大的值，如 12，这样也能够正常工作。
4. 是的，构建一批符合您需求的 Caption 数据用于训练，以确保模型能够适应您的特定任务。

@lll2343 非常感谢，关于num_image_token这块，已经明白了，还有两个小问题，请教下：

1. 现在internvl2.5版本中，image_size默认是448， downsample_ratio 设置为 0.5的情况下，对应的num_image_token是256，您和团队在训练模型时，为什么没有采用64这种更低的量级呀，会影响模型的效果吗？
2. 对于流程图训练这块，期望您能提供更多的经验，想了解的是，我们任务中的流程图的节点，和传统节点不太一致，因此，对于caption生成的任务，是直接构建如下示例1，端到端数据即可，还是需要混合一些示例2的数据，让模型认识不同的节点类型呢？

• 示例1：{"query": "请解释说明图中流程图的含义", "answer": "xxx"}
• 示例2：{"query": "图中[*, *, *, *]是什么图形", "answer": "图中是决策节点"}