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填补视觉语言模型选择中的模态和容量差距
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文分析了使用语言-仅依据进行视觉语义模型（VLM）选择中的两个挑战：模态差异和能力差异，并提出了一种名为SWAB的方法来缓解这两个差距。实验证明SWAB有效。
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关键要点
- 本文分析了使用语言-仅依据进行视觉语义模型选择中的两个挑战：模态差异和能力差异。
- 提出了一种名为SWAB的方法来缓解模态差异和能力差异。
- SWAB通过最优传输捕捉开源数据集与目标数据集之间的相关性。
- SWAB将有用的统计信息从开源数据集传输到目标数据集，以增强VLM的能力估计。
- 通过在多个VLM和图像分类数据集上的实验验证了SWAB的有效性。
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