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动态视觉提示调整用于参数高效的迁移学习
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为VL-PET的框架，可通过粒度控制机制对模块化修改的效果进行有效控制，以提高模型的效率和效果。作者还提出了轻量级PET模块设计，以增强编码器的VL对齐和建模能力，并保持解码器的文本生成能力。实验证明，VL-PET框架在图像-文本任务上相比VL-Adapter和LoRA有更好的性能提升。
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关键要点
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预训练语言模型（PLMs）模型大小迅速增长，全面微调的训练和存储变得困难。
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在视觉与语言（VL）领域，提出了参数高效调整（PET）技术，将模块化修改整合到编码器-解码器 PLMs 中。
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过多的模块化修改可能导致性能下降，现有的 PET 技术忽视了编码器和解码器之间的功能差距。
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本文提出了一种视觉与语言参数高效调整（VL-PET）框架，通过粒度控制机制有效控制模块化修改的效果。
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VL-PET 框架可以实例化多种与模型无关的 VL-PET 模块，以获得更好的效率和效果权衡。
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提出了轻量级 PET 模块设计，以增强编码器的 VL 对齐和建模能力，并保持解码器的文本生成能力。
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在多个图像-文本和视频-文本任务上的实验证明了 VL-PET 框架的效率、效果和可转移性。
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VL-PET-large 在图像-文本任务上相比 VL-Adapter 提升了 2.92%，相比 LoRA 提升了 3.37%。
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验证了 VL-PET 设计对现有 PET 技术的增强效果，实现显著的性能提升。
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