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论文:强化零样本模型的微调技术

talkingdev • 2023-09-06

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零样本模型是人工智能模型中的一种,他们在广泛的分布上都有着强大的性能。但是,如果你在特定的狭窄任务上对它们进行调整,它们可能会在提高特定任务性能的同时,失去原本的广泛适应性。这个现象虽然有其积极的一面,但也有待改进。本文提出了一种微调方法,可以在提高特定性能的同时,保持模型(如CLIP)的通用性。

核心要点

  • 零样本模型在特定任务上优化时可能会失去广泛适应性
  • 这种现象需要改进
  • 提出一种新的微调方法,能在提高特定性能的同时保持模型的通用性

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