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通过提示对齐调整视觉 - 语言模型的候选标签
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了候选伪标签学习方法（CPL）和标签对齐方法（LAMM）在提升视觉-语言模型（VLMs）无标签数据性能方面的应用。研究表明，利用大型语言模型（LLM）生成的类别描述和层次化提示学习方法，显著改善了多标签图像识别效果，尤其在零样本识别任务中表现突出。实验结果显示，该方法在多个数据集上超越了现有技术。
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关键要点
- 候选伪标签学习方法（CPL）通过适当的候选伪标签细调视觉-语言模型（VLMs），提高了在无标签数据上的性能。
- 利用大型语言模型（LLM）生成的类别描述，提出了一种基于部分级别描述的图像和文本特征对齐方法，显著改善了多标签图像识别效果。
- 引入标签对齐方法（LAMM）和分层损失，在少样本场景中显著提高了多模态提示学习模型的性能。
- 提出了一种无需训练数据的多标签图像识别框架，利用预训练LLM的知识学习提示，使VLM适应多标签分类。
- 在多个公共数据集上进行的实验表明，该方法在零样本多标签识别任务中表现优异，尤其在MS-COCO数据集上超过4.7%的mAP提升。
- 通过双重对齐提示调整（DuAl-PT），结合大规模视觉语言模型和预训练LLM，在少样本识别和新样本泛化上取得了卓越性能。
- 提出了一种软提示学习方法，通过最小化学习的软提示与手工提示之间的距离，提高模型性能。
- 基于对话的大型语言模型作为黑盒优化器，提出了一种新颖的视觉语言模型微调方法，自动搜索最佳文本提示。
- 提出距离感知校准（DAC）方法，解决视觉语言模型中的置信度校准问题，实验验证了其有效性。
- 探讨使用提示符的独立学习，通过提示代数组合不同任务的模型，提出约束提示调整以改善复合分类器性能。
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延伸问答
候选伪标签学习方法（CPL）如何提高视觉-语言模型的性能？
CPL通过适当的候选伪标签细调视觉-语言模型，提升其在无标签数据上的性能，增强True标签的包含能力和类别平衡实例选择效果。
标签对齐方法（LAMM）在少样本场景中有什么优势？
LAMM结合分层损失显著提高了多模态提示学习模型的性能，尤其在少样本场景中表现优异。
如何利用大型语言模型生成类别描述来改善图像识别？
通过引入基于部分级别描述的图像和文本特征对齐方法，利用大型语言模型生成的类别描述，显著改善了多标签图像识别效果。
该研究在零样本多标签识别任务中取得了怎样的成果？
在多个公共数据集上，尤其在MS-COCO数据集上，该方法在零样本多标签识别任务中实现了超过4.7%的mAP提升。
什么是双重对齐提示调整（DuAl-PT），它的作用是什么？
DuAl-PT结合大规模视觉语言模型和预训练大型语言模型，在少样本识别和新样本泛化上取得了卓越性能。
软提示学习方法是如何提高模型性能的？
软提示学习方法通过最小化学习的软提示与手工提示之间的距离，使用第二交叉熵损失来提高模型性能。
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