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LLM-CL：少数据多模态持续学习与紧凑模型研究进展记录
asafox2086/LLM-CL
来源与原文
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发布时间：（北京时间）
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https://github.com/asafox2086/LLM-CL
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AI 导读
LLMCL 项目记录少数据多模态持续学习与紧凑模型研究：基于 Qwen2-VL-2B-Instruct 与 LLaVA-OneVision-Qwen2-0.5B-OV 双骨干、1313 条训练数据与 21454 条测试，正式完成 8/16 组核验，唯一指标为 Answer F1。最新 FFN 真实删除对照使完整权重减少 199.5MiB（11.704%），但 DEV 宏 F1 从 43.791987 降至 19.620168，该构造已关闭；尚无权重更小且保留强参照质量的自研框架。
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