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模型个性化:多模态大型语言模型中缓解灾难性遗忘
该论文介绍了多模态大型语言模型(MLLMs)中灾难性遗忘现象的全面分析,并引入了一种名为 Model Tailor 的后训练调整方法。该方法主要保留了预训练参数,同时替换了少量(≤ 10%)的微调参数,相比于预训练,在原始任务上保持了约 9
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4 months ago
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