
Modellreprogrammierung ist eine weniger invasive Methode zur Feinabstimmung von vortrainierten text-bild-encodern, die die Leistung bei in-verteilung, out-of-distribution-generalisierung und out-of-distribution-erkennung verbessert.


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Repräsentationserhalt durch modellreprogrammierung übertrifft feinabstimmung bei out-of-distribution-daten in text-bild-encodern


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Durch die Nutzung von Großen Sprachmodellen und Bild-Generatoren können effizient synthetische Bild-Text-Paare erstellt werden, um die Leistung von Visual-Language-Modellen zu verbessern.


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Effiziente Erstellung von Bild-Text-Paaren durch Nutzung von Großen Sprachmodellen und Bild-Generatoren zur Verbesserung von Visual-Language-Modellen
