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缺失视觉编码器：视觉语言模型的高效稳健调整
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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
研究者通过评估不同视觉编码器在视觉语言模型任务中的性能，发现没有一种单一的编码配置能在不同任务中始终达到最佳性能。因此，他们提出了一种名为BRAVE的方法，将多个冻结的编码器的特征整合成更多变的表示，并直接作为冻结的语言模型的输入。BRAVE在字幕生成和视觉问答基准上实现了最先进的性能，并减轻了VLM的问题。该方法需要更少的可训练参数并具有更紧凑的表示。研究结果显示，将不同的视觉偏差纳入VLM可以获得更广泛和上下文化的视觉理解。
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关键要点
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视觉语言模型（VLM）由视觉编码器和语言模型组成。
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研究评估了不同视觉编码器在VLM任务中的性能。
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没有单一编码配置能在所有任务中始终表现最佳。
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不同偏差的编码器在性能上表现出相似性。
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提出了BRAVE方法，将多个冻结编码器的特征整合成更多变的表示。
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BRAVE方法直接将整合后的特征作为冻结语言模型的输入。
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BRAVE在字幕生成和视觉问答基准上实现了最先进的性能。
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该方法减轻了VLM的先前问题，且需要更少的可训练参数。
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研究结果显示，纳入不同视觉偏差可以获得更广泛和上下文化的视觉理解。
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