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SAFT: 朝向微调的超出分布泛化
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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
本文介绍了一种名为ViSFT的两阶段方法，通过视觉联合学习来增强视觉基础模型的精细知识。该方法在不到2天的时间内使用ViSFT进行更新，展示了一个带有超过4.4B参数的视觉转换器在各种领域外基准测试中的改进。
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关键要点
- 提出了一种名为ViSFT的两阶段方法。
- ViSFT通过视觉联合学习增强视觉基础模型的精细知识。
- 该方法在8个V100 GPU上不到2天的时间内完成更新。
- 展示了一个超过4.4B参数的视觉转换器在各种领域外基准测试中的改进。
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