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研究 CLIP 模型的限制：最差表现的分类
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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
研究发现，CLIP模型在冻结状态下也能提供惊人的持续学习表现，且不需要微调。作者在多种设置和五个基准测试集上评估了CLIP模型，证明其在大多数设置中优于现有模型。同时作者还研究了改变提示模板对CLIP模型性能的影响。作者鼓励在持续学习任务中使用这种强大而简单的基线方法进行未来的比较。
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关键要点
- CLIP模型在冻结状态下提供持续学习表现，无需微调。
- 作者在多种设置和五个基准测试集上评估CLIP模型，证明其优于现有模型。
- 研究了改变提示模板对CLIP模型性能的影响。
- 鼓励在持续学习任务中使用CLIP作为基线方法进行比较。
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