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适应分布偏移的大规模多模态模型：内文学习的作用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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大型多模态模型虽然具有高鲁棒性，但仍需领域特定的适应性。
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提出了一种有效的解决方案 —— 上下文学习（ICL）。
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评估了无监督的ICL方法和基于类别条件对比不变性（CCI）的InvariantSelectPR方法。
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在分布转移场景下，改进了LMMs的适应能力，显著提高了性能。
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