Rule-Based Reinforcement Learning for Image Classification

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内容提要

本文探讨了多模态大语言模型在图像分类中的少样本微调,提出了CLS-RL方法,通过可验证信号作为奖励来克服过拟合问题。研究表明,CLS-RL在多数数据集上优于传统方法,提升了模型的性能和泛化能力。

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