MetaTPT: ビジョン・言語モデル向け効率的なテスト時プロンプトチューニング

MetaTPT論文は、テスト時にプロンプトを効率的に調整することにより、ビジョン言語モデルを最適化する新しいアプローチを提案しています。この方法は、コアモデルのパラメータを再トレーニングすることなく、パフォーマンスと適応性を向上させることを目的としている可能性があります。

• •テスト時のプロンプトチューニングに焦点を当てる。
• •ビジョン・言語モデルを対象とする。
• •パフォーマンスと効率の向上の可能性を示唆する。