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将隐式多模态知识融入到零资源对话生成中的 L-LMs
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大规模视觉语言模型（VLMs）展示了强大的零样本泛化能力。研究者提出了选择性双教师知识迁移框架，解决了VLMs在下游任务中的遗忘和降低零样本分类能力的问题。实验证明该框架对于防止灾难性遗忘和零样本退化的最新持续学习方法是有利的。
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关键要点
- 大规模视觉语言模型（VLMs）具有强大的零样本泛化能力。
- VLMs在下游任务中容易遗忘以前学到的知识，降低零样本分类能力。
- 提出选择性双教师知识迁移框架，利用精细调整和原始预训练VLMs作为双教师。
- 框架通过测量双教师VLMs的特征差异执行选择性知识蒸馏机制。
- 选择性双教师知识蒸馏有助于缓解灾难性遗忘，保留零样本能力。
- 大量实验表明，该框架对防止灾难性遗忘和零样本退化的持续学习方法有利。
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