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LLM-wrapper：黑盒语义感知适应视觉语言基础模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了LLM-wrapper方法，通过利用大型语言模型适应VLMs，解决了VLMs在零-shot能力上的局限性，提升了在开放词汇任务上的效果。
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关键要点
- 本研究提出了LLM-wrapper方法。
- LLM-wrapper方法利用大型语言模型适应视觉语言模型（VLMs）。
- 该方法解决了VLMs在零-shot能力上的局限性。
- LLM-wrapper在复杂的开放词汇任务上展现出明显的效果提升。
- 与传统微调方法相比，LLM-wrapper取得了竞争力的结果。
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