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Lipsum-FT：使用随机文本引导的零样本模型健壮微调
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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
介绍了Lipsum-FT鲁棒微调算法，利用语言建模特性提高零样本模型在分布变化场景中的性能，实验证明其优于现有方法。
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关键要点
- Lipsum-FT鲁棒微调算法利用语言建模特性提高零样本模型性能。
- 大规模对比视觉 - 语言预训练模型在图像分类任务中表现竞争。
- 额外微调零样本模型可提高下游性能，但可能削弱鲁棒性。
- 研究基于特征失真理论和联合能量模型的鲁棒微调条件。
- 在DomainNet和ImageNet的分布变化场景中，Lipsum-FT方法优于现有方法。
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