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克服视觉语言模型微调的问题：针对 OOD 泛化
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
基于生成 Transformer 模型的研究发现，模型在已见过的输入上能成功泛化，但在未见过的情况下失败。研究试图通过修改位置嵌入、微调和引导更广泛或更有指导性的数据等解决方案来弥合这一差距。然而，如果不解决基本机制，对于这些解决方案的鲁棒性几乎没有任何保证。研究发现模型在泛化方面仍然展现出明确的学习代数结构，这表明模型携带有用信息以改善泛化。
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关键要点
- 生成 Transformer 模型在解决问题方面表现出显著熟练度，但其泛化能力尚未完全理解。
- 研究使用 n 位数加法和乘法等基本数学任务来调查模型的泛化行为。
- 模型在未见过的 n 位数输入上能够成功泛化，但在更长的未见过情况下失败。
- 研究尝试通过修改位置嵌入、微调和引导更广泛的数据来改善泛化能力。
- 如果不解决基本机制，这些解决方案的鲁棒性几乎没有保证。
- 研究发现强 ID 泛化源于结构化表示，而 OOD 性能不佳的原因仍需探讨。
- 模型将未见过的 OOD 输入映射到具有 ID 域等价关系的输出，显示出改善泛化的潜力。
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