CLIPにおけるテンプレートバイアスの分離：空のプロンプトを活用した、強化されたFew-Shot学習

この記事は、Few-Shot学習のシナリオにおけるCLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）モデルの性能を向上させる方法について議論している可能性が高いです。中心的なアイデアは、トレーニング中に使用されるテンプレートプロンプトによって生じるバイアスを軽減することです。「空のプロンプト」の使用は、このバイアスに対処するための新しいアプローチを示唆しており、より堅牢で汎用性の高い画像とテキストの理解につながる可能性があります。

• •CLIPにおけるテンプレートバイアスに対処。
• •空のプロンプトの使用を提案。
• •Few-Shot学習の性能向上を目指す。