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通过简单参数高效修改对视觉-语言模型进行微调
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原文中文，约1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了多种视觉语言模型（VLMs）的微调方法，包括CLIP-Adapter、通用熵优化（UEO）和OrthCR等。这些方法在小样本学习和未知类别识别中表现优异，提升了模型的泛化能力和鲁棒性，适应现实数据分布的挑战。
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关键要点
- 提出了一种新的视觉语言模型微调方式——CLIP-Adapter，表现优异。
- CLIP-benchmark用于评估CLIP及其变种，发现数据、监督和模型架构对性能的影响。
- 提出了一种轻量级适配器方法，在小样本学习中表现优于现有技术。
- 通用熵优化（UEO）方法在泛化能力和检测未知类别样本方面优于基线方法。
- 少样本CLIP微调在内部分布和外部分布准确性方面表现更好，适用于真实世界数据。
- 参数高效微调技术（PEFTs）缩小了预训练和下游任务之间的性能差距。
- CLIPArTT方法通过自动构建文本提示提升预训练视觉-语言模型的性能。
- CLIP-CITE框架通过知识蒸馏技术提升特定任务性能，同时保持适应性。
- OrthCR方法提升了视觉-语言模型的稳健性和泛化能力，保持零样本泛化的稳定性。
❓
延伸问答
CLIP-Adapter是什么？
CLIP-Adapter是一种新的视觉语言模型微调方式，通过在原训练模型上加入新特征层并进行残差式混合来实现，表现优异。
通用熵优化（UEO）方法的优势是什么？
通用熵优化（UEO）方法在泛化能力和检测未知类别样本方面优于基线方法，表现出色。
少样本CLIP微调的效果如何？
少样本CLIP微调在内部分布和外部分布准确性方面表现更好，适用于真实世界数据。
CLIP-CITE框架的作用是什么？
CLIP-CITE框架通过知识蒸馏技术提升特定任务性能，同时保持模型的适应性。
OrthCR方法如何提升模型的稳健性？
OrthCR方法通过引入正交微调和交叉正则化策略，提升了视觉语言模型的稳健性和泛化能力。
参数高效微调技术（PEFTs）有什么作用？
参数高效微调技术（PEFTs）有效缩小了预训练和下游任务之间的性能差距，优化了训练策略。
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