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CAPIVARA：在资源有限的语言中提高多语言 CLIP 性能的成本效益方法

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种新的参数高效的跨语言转移学习框架，利用基于翻译的对齐方法来缓解多语言差异，并探索参数高效的微调方法。经过实验表明，该框架显著减少了语言之间的差异，并在跨语言转移方面取得了改进，尤其在低资源场景中，同时只保留和微调极少量的参数。

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标签

clip 低资源场景 参数高效 多语言 微调方法 翻译对齐 跨语言转移学习
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