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GLID：预训练通用编码 - 解码视觉模型
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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
研究人员通过在预训练的CLIP模型上添加附加层，提出了一种利用预训练视觉-语言模型进行进一步调整的方法。他们发现线性适配器层是最有效的解决方案，并通过实验证明该方法显著改进了现有技术水平。
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关键要点
- 研究人员提出了一种利用预训练视觉-语言模型进行进一步调整的方法。
- 该方法通过在预训练的CLIP模型上增加附加层实现，适应新任务。
- 研究了线性适配器、自注意适配器和提示调整等多种方法。
- 提出了一种参数保留的方法，以保持增量学习过程中的稳定性和可塑性。
- 实验证明，具有参数保留的线性适配器层获得了最佳结果。
- 多个基准实验表明该方法显著改进了现有技术水平。
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