08_训练与微调技术
详细分析Video-LLMs中常用的预训练目标函数，对比视频-文本对比学习、掩码建模、生成式预训练的技术差异
原题比较分析不同模态对齐策略在Video-LLMs中的应用，包括早期融合、中期融合、晚期融合的架构设计
原题详细阐述Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技术在Video-LLMs中的具体实现和适用场景
原题分析指令微调（Instruction-Tuning）在Video-LLMs中的关键作用和技术实现方案
原题详细说明Video-LLMs典型的三阶段训练流程，分析每个阶段的技术目标和实现难点
原题对比分析监督微调（SFT）与强化学习（RL）在Video-LLMs优化中的互补作用
原题针对长视频理解的内存挑战，分析Video-LLMs中常用的高效训练技术
原题分析时序建模中的训练技术挑战，包括长期依赖、计算效率、标注稀疏等问题
原题分析Video-LLMs训练中的过拟合问题及其正则化技术
原题
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