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迈向经过校准的鲁棒视觉语言模型微调
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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
该研究提出了一种名为CaRot的方法，用于提高预训练视觉-语言模型在内部和外部数据集上的校准性和鲁棒性。验证结果证明了该方法的有效性。
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关键要点
- 研究提出了一种名为CaRot的方法。
- CaRot旨在提高预训练视觉-语言模型的校准性和鲁棒性。
- 该方法在内部和外部数据集上进行了验证。
- 研究表明细调技术与模型鲁棒性之间存在权衡关系。
- 验证结果证明了CaRot方法的有效性。
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