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Noticias de entrenamiento de modelos
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Hugging Face BlogDiseño de entrenamiento para modelos texto-a-imagen: lecciones de ablaciones
El equipo de Photoroom publica la segunda parte de su serie sobre entrenamiento eficiente de modelos texto-a-imagen desde cero, centrada en el modelo PRX. Documenta ablaciones sobre alineación de representaciones (REPA, iREPA), objetivos de entrenamiento (Contrastive Flow Matching, predicción-x/JiT), enrutamiento y esparcimiento de tokens (TREAD, SPRINT) y decisiones de datos (subtítulos largos vs. cortos, datos sintéticos vs. reales, SFT con Alchemist). Las mayores ganancias provienen de la alineación de representaciones y de mejores latentes/tokenizadores, mientras que el enrutamiento de tokens rinde sobre todo a alta resolución; también reportan detalles prácticos como el optimizador Muon y el impacto negativo de almacenar pesos en BF16.