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VolDoGer：基于 LLM 辅助的视觉 - 语言任务领域泛化数据集
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大规模视觉语言模型（VLMs）在自然视觉任务中表现出色，推动跨领域的研究者探索特定领域的 VLMs。广义领域提示学习（GDPL）框架解决了学术界对 VLMs 研究受限的问题。GDPL 通过小规模的特定领域基础模型和最少的提示样本，使 VLMs 的识别能力从自然视觉转移到特定领域，无需大量数据或资源。实验证明了 GDPL 的有效性，并展示了在提示学习范式下实现最先进的领域识别性能的能力。
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关键要点
- 大规模视觉语言模型（VLMs）在自然视觉任务中表现出色，推动了特定领域的研究。
- 构建强大的特定领域 VLMs 需要大量注释数据和计算资源，限制了学术界的研究。
- 提出广义领域提示学习（GDPL）框架，以促进可持续和公平的 VLMs 研究。
- GDPL 通过小规模特定领域基础模型和最少提示样本，实现自然视觉到特定领域的识别能力转移。
- GDPL 利用四元网络赋予语言分支领域知识，揭示特定领域视觉特征与自然视觉上下文的关系。
- 引入新颖的低秩自适应方法，以充分发挥 VLMs 的领域自适应潜力。
- 大量实验证明 GDPL 在多个领域的有效性，展示了最先进的领域识别性能。
- GDPL 框架为可持续和包容性的 VLMs 研究铺平了道路，消除了学术界与工业界之间的障碍。
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