语言模型作为视觉 - 语言模型的黑盒优化器

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该文介绍了一种软提示学习的方法,可用于Vision & Language模型,通过最小化软提示与手工工程提示之间的距离来提高模型性能,并能够训练虚拟类。该方法在11个数据集上进行的广泛评估表明,显著优于所有先前的软提示工作,并在大多数测试数据集上匹配和超越手工制作提示和CLIP的新类准确性。

原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
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