适应分布偏移的大规模多模态模型：内文学习的作用
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文研究了在特定领域如医疗保健中，大型多模态模型（LMMs）虽然具有高鲁棒性，但仍需要领域特定的适应性，因此提出了一种有效的解决方案 —— 上下文学习（ICL）。通过评估无监督的 ICL 方法和提出的基于类别条件对比不变性（CCI）的 InvariantSelectPR 方法，在面对分布转移场景下，改进了 LMMs 的适应能力，显著提高了性能。
本文研究了医疗保健领域中大型多模态模型（LMMs）的适应性问题，并提出了上下文学习（ICL）作为解决方案。通过无监督的ICL方法和基于类别条件对比不变性（CCI）的InvariantSelectPR方法，改进了LMMs的适应能力，提高了性能。
