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Nemesis：视觉语言模型软提示向量的归一化
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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
本文提出了一种用于下游任务的软提示方法，通过在特定领域数据上进行微调，将软提示作为学习向量。实验证明该方法在领域泛化任务中达到了最先进的性能。
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关键要点
- 大型预训练视觉语言模型在下游任务中展现出零-shot能力，但人工设计的提示不够优化。
- 本文提出了一种软提示方法，通过在特定领域数据上微调，将软提示作为学习向量。
- 从生成的角度重构了提示学习框架，提出了软提示生成（SPG）方法。
- 在训练阶段，引入每个领域的软提示标签，以融合生成模型的领域知识。
- 在推理阶段，使用生成模型的生成器获取未知目标域的实例特定软提示。
- 大量实验证明SPG方法在领域泛化任务中达到了最先进的性能。
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