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The Importance of Maintaining Self in Downstream Tuning of Multimodal Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了多模态大语言模型（MLLM）在下游任务中的应用性能限制，提出了任务专家特化和开放世界稳定化的挑战，并通过分类和基准测试不同调整方法，为MLLM的优化提供评估分析和调整原则，指出未来研究方向。
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关键要点
- 本研究探讨了多模态大语言模型（MLLM）在下游任务中的应用性能限制。
- 提出了任务专家特化和开放世界稳定化的挑战。
- 通过分类和基准测试不同调整方法，为MLLM的优化提供评估分析和调整原则。
- 指出了未来研究方向和该领域的开放挑战。
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