多模态大模型瘦身！CVPR'24全新方法打造轻量级CLIP!

主要观点总结

文章介绍了视觉语言模型（VLM）的研究热点，特别是在模型压缩技术中的应用。其中，知识蒸馏的教师-学生模型效果显著，而基于提示学习的VLM蒸馏新方法也备受关注。文章还详细描述了直播课程的内容，包括研究背景、知识准备、相关工作、PromptKD详解、实验研究和总结展望。同时，提供了研梦非凡科研论文指导方案的相关信息，包括导师团队介绍和科研福利。

关键观点总结

关键观点1: 视觉语言模型（VLM）成为研究热点

凭借跨模态处理和理解能力，以及零样本学习方法，为CV领域带来了重大革新。

关键观点2: 大模型存在体量及泛化的局限，模型压缩技术至关重要

知识蒸馏的教师-学生模型是一种有效的模型压缩技术，能保持性能且更加轻量。

关键观点3: 基于提示学习的VLM蒸馏新方法受关注

该方法被顶会CVPR'24关注收录，是一种基于提示学习的VLM蒸馏新技术。

关键观点4: 直播课程详细解析CVPR'24研究《PromptKD：基于提示学习的VLM蒸馏新方法》

课程包括研究背景、知识准备、相关工作、PromptKD详解、实验研究和总结展望等内容。

关键观点5: 研梦非凡科研论文指导方案和福利

提供论文指导、数据问题解决、论文写作框架搭建、实验指导等，并有多重科研福利。

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