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笔者认为Flamingo版的Adapter更加合理，因为它的Adapter其实是多模态融合器。参数冻结的模块都是在单模态任务上训练的，Flamingo Adapter的角色更接近学习把不同模态的信息怎样融合。因此，和Transfer Learning里面节约参数用的Adapter的出发点也不同。
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Flamingo这篇论文算是利用预训练的llm和图像编码器的开山之作，出自大名鼎鼎的deepmind，也算是现在流行的llava模型的基础。 一、背景 transformer发布以来，语言建模的任务进展很快，出现了以bert为代表的大量数据预训练-下游任务微调的范式。
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1 下个月要去日本旅游了，想提前做一份购物和旅游的攻略。因为是自由行又不会日语。
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