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LAMM：多模态提示学习的标签对齐
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究使用预训练语言模型（PLMs）进行视觉语言推理任务，并提出了Dynamic Visual Prompting（DVP）方法。DVP通过搜索算法将PLMs与不同的视觉语言任务相结合，实验证明DVP在效率和性能方面具有优势，并能适应预训练语言模型与VL任务相结合的需求。
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关键要点
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研究使用预训练语言模型（PLMs）进行视觉语言推理任务。
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提出了Dynamic Visual Prompting（DVP）方法。
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DVP通过搜索算法将PLMs与不同的视觉语言任务相结合。
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DVP在效率和性能方面具有优势。
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DVP能够适应预训练语言模型与视觉语言任务的结合需求。
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