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视觉 - 语言变换模型的零射击和系统评估之间的有趣差异
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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
本文研究了视觉语言模型的零样本跨语言迁移，通过基于Transformer模型的方法学习上下文相关的多语言多模态嵌入。实验证明该方法在非英语语言的视频搜索效果显著提高，无需额外注释。同时，在有多语言注释的情况下，该方法在多语言文本到视频搜索和多语言文本到图像搜索方面优于基准线。
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关键要点
- 本文研究视觉语言模型的零样本跨语言迁移。
- 专注于多语言文本到视频搜索，提出基于Transformer模型的方法。
- 学习上下文相关的多语言多模态嵌入。
- 在零样本设置下，非英语句子查询时性能显著下降。
- 引入多语言多模态预训练策略，收集新的多语言教学视频数据集（MultiHowTo100M）。
- 在VTT实验中，方法显著提高非英语语言的视频搜索效果，无需额外注释。
- 在有多语言注释的情况下，方法在多语言文本到视频搜索和文本到图像搜索方面优于基准线。
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