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Barking Up The Syntactic Tree: Enhancing Visual Language Model Training with Syntactic Losses

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种新方法HIST，通过引入句法损失来增强视觉语言模型（VLM）的训练，解决图像与文本配对的粗糙对齐问题。HIST显著提升了VLM在视觉基础和图像-文本检索等任务中的性能，强调了结构化学习的重要性。

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标签

HIST model 句法损失 图像文本配对 结构化学习 视觉语言模型
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