在微调视觉语言模型（VLM）时，有几个关键的注意点需要考虑，以确保模型的有效性和性能：
数据质量与数量：
- 确保训练数据的质量与期望输出要一致，包括内容和格式。垃圾数据无法训练出好的模型。
- 针对模型难度，数据量需求不同：普通业务一般需要千条数据，复杂任务可能需要1-2万条数据。
数据生成与构建：
- 可以通过手工标注和GPT改写生成高质量的业务数据。
- 对于输出格式不稳定的情况，可以少量的数据（几十到上百条）进行针对性改写。
- 使用自然图像生成的caption数据和instruction数据，丰富模型的训练数据来源。
训练策略：
- 初步使用较小的模型（2B~7B），进行高学习率（1e-5）和适当的epoch（如10轮）训练，确保基础性能。
- 测试集评估时，优先在训练集上验证效果，以排除数据质量问题。
- 在训练提升效果前，分阶段使用质量较差的大量数据，后期引入高质量的小批量数据。
超参数调节：
- 定期根据训练集上的反馈调整超参数，如训练轮次、学习率、batch_size等。
- 在训练结束后进行效果评估，避免因过拟合导致性能下降。
多样性与通用能力：
- 在引入通用数据时，起始比例建议从10:1开始，根据效果进行调整。
- 将通用的caption数据与具体的instruction数据进行结合，丰富模型对视觉信息的理解。
训练阶段与流程：
- 训练可以分为多个阶段，对不同任务类型的数据进行先后训练，确保每个子任务的效果都良好。
- 注意训练过程中保持常见的高质量刺激与低质量数据的适当比例。
持续监控与评估：
- 在训练过程中持续监控模型的表现，包括损失曲线和泛化能力，避免模型过早收敛导致性能下降。
- 若发现泛化性能不足，考虑增加多样的输入形式以刺激模型更好地学习。
总结来说，微调VLM应重视数据的质量与构建、合理的训练策略、超参数的动态调整，以及适时引入通用数据，以达到最佳的模型性能。