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负债正向：统一的双路径适配器用于视觉 - 语言模型
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了通过双重知识图和适配器技术提升视觉-语言模型（VLMs）在少量数据条件下的性能。研究提出了一种自适应集成方法，有效结合通用知识与任务特定知识，显著提高分类器效果。同时，介绍了选择性双教师知识迁移框架，解决知识遗忘问题，保持零样本能力。最终，DU-VLG框架在视觉和语言生成任务中表现优异。
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关键要点
- 通过双重知识图建模文本和视觉语义之间的关联性，提高视觉-语言模型在少量数据条件下的分类器效果。
- 提出自适应集成方法，有效结合通用知识与任务特定知识，在未知任务上表现优异。
- 采用渐进对齐语言模型作为视觉-语言适配器，显著提高收敛速度和性能，减少参数使用量。
- 提出选择性双教师知识迁移框架，解决知识遗忘问题，保持零样本能力。
- DU-VLG框架通过双向生成和承诺损失方法，提高图像生成质量，在视觉和语言生成任务中表现优异。
❓
延伸问答
双重知识图如何提高视觉-语言模型的性能？
双重知识图通过建模文本和视觉语义之间的关联性，提升了视觉-语言模型在少量数据条件下的分类器效果。
什么是选择性双教师知识迁移框架？
选择性双教师知识迁移框架利用精细调整和原始预训练的视觉-语言模型作为双教师，帮助保留以前学到的知识和零样本能力。
DU-VLG框架在视觉和语言生成任务中表现如何？
DU-VLG框架通过双向生成和承诺损失方法，在图像生成质量上表现优异，超越了以往的最先进系统。
自适应集成方法的优势是什么？
自适应集成方法有效结合通用知识与任务特定知识，在未知任务上表现优异，提升了视觉-语言模型的适应性和泛化性。
渐进对齐语言模型的作用是什么？
渐进对齐语言模型有效连接冻结的视觉编码器和大型语言模型，提高了收敛速度和性能，同时减少了参数使用量。
如何解决视觉-语言模型的知识遗忘问题？
通过选择性双教师知识迁移框架，利用双教师模型的特征差异执行选择性知识蒸馏，缓解知识遗忘问题。
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