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大规模自回归图像模型的可扩展预训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了AIM，一种基于自回归目标预训练的视觉模型集合。AIM使用20亿图像进行预训练，获得了70亿参数的模型。在ImageNet-1k上，使用冻结的主干，AIM实现了84.0%的准确率。AIM的预训练类似于LLM，无需图像特定策略来稳定规模化训练。
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关键要点
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AIM是一种基于自回归目标预训练的视觉模型集合。
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AIM使用20亿图像进行预训练，获得了70亿参数的模型。
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在ImageNet-1k上，使用冻结的主干，AIM实现了84.0%的准确率。
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视觉特征的性能随模型容量和数据量的增加而提高。
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目标函数的价值与模型在下游任务上的性能相关。
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即使在大规模下，AIM未观察到性能饱和的迹象。
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AIM的预训练类似于LLM，无需图像特定策略来稳定规模化训练。
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