本研究提出了一种名为“量化提示”（P4Q）的方法，旨在减少大规模视觉语言模型对训练样本和计算资源的需求。P4Q通过轻量架构和对比损失监督，提升了低比特量化模型的识别性能，缩小了图像和文本特征之间的差距。实验结果显示，P4Q性能优于现有技术，具有实际应用潜力。