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FFF: 修正有缺陷的基础对比预训练会得到非常强大的视觉 - 语言模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
COSMO是解决视觉语言预训练中虚假负样本问题的方法，通过处理虚假负样本和采用GRIT策略转换为正样本。实验证明COSMO在多个下游任务上有效，重要性超过解决虚假正样本的重要性。与BLIP-family模型兼容。
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关键要点
- COSMO是一种解决视觉语言预训练中虚假负样本问题的方法。
- COSMO通过处理虚假负样本，特别是在难样本采样方面表现出色。
- COSMO基于GRIT策略，包括有效的连接挖掘过程和标签平滑处理。
- COSMO在多个下游任务上的有效性得到了综合实验证明。
- 解决虚假负样本的重要性可能超过解决虚假正样本的重要性。
- COSMO与BLIP-family模型兼容。
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