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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
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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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关键要点
- 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。
- 探索参数高效的微调方法。
- 实验表明框架显著减少了语言之间的多语言差异。
- 在跨语言转移方面取得了改进，尤其在低资源场景中。
- 框架只保留和微调极少量的参数，显著低于全模型的需求。
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