В чем заключаются преимущества и недостатки дообучения диффузионных моделей?

Преимущества дообучения диффузионных моделей:

• Адаптация к специфическим задачам. sky.pro Вместо обучения с нуля можно взять уже обученную модель и адаптировать её под конкретную задачу, используя меньший объём данных. sky.pro Это особенно актуально при ограниченных вычислительных ресурсах. sky.pro
• Возможность генерировать новые объекты на основе существующих. habr.com Модель может видоизменять объект в зависимости от промпта, генерируя полностью новые объекты на основе существующего. habr.com

Некоторые недостатки дообучения диффузионных моделей:

• Уменьшение разнообразия выходных данных. habr.com Из-за переобучения вариативность выходных поз объекта сокращается. habr.com Например, если в дообучающем датасете только фотографии сидячих собак, модель не может сгенерировать её в другом ракурсе. habr.com
• Потеря синтаксических и семантических знаний языка. habr.com Модель, предварительно обученная на большом корпусе текста и позже точно настроенная для конкретной задачи, постепенно теряет эти знания. habr.com
• Тяжеловесный подход. blog.deepschool.ru Некоторые методы дообучения, например Dreambooth, требуют большого количества GPU-памяти, поскольку дообучаются все слои модели. blog.deepschool.ru
• Большой размер выходного чекпоинта. blog.deepschool.ru После обучения чекпоинт имеет размер, равный размеру полной модели. blog.deepschool.ru Также трудно перенести результаты обучения на другой базовый чекпоинт. blog.deepschool.ru