BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-20T00:00:00Z 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。 📝 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。 🏷️ 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 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
