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CLIPTrans：基于预训练模型的多模态机器翻译中的视觉知识迁移
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的参数高效的跨语言转移学习框架，通过基于翻译的对齐方法缓解多语言差异，并探索参数高效的微调方法。实验证明，该框架显著减少了语言之间的差异，在跨语言转移方面取得了改进。尤其在低资源场景中，只需保留和微调极少量的参数，相比全模型仅需0.16%的额外参数。
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关键要点
- 提出了一种新的参数高效的跨语言转移学习框架。
- 利用基于翻译的对齐方法来缓解多语言差异。
- 探索参数高效的微调方法。
- 实验表明框架显著减少了语言之间的多语言差异。
- 在跨语言转移方面取得了改进，尤其在低资源场景中。
- 只需保留和微调极少量的参数，相比全模型仅需0.16%的额外参数。
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