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NegBench
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新系统PeakPatch可恢复CLIP模型中的否定信号
研究人员开发了PeakPatch,一个新颖的事后系统,旨在解决像CLIP这样的对比视觉-语言模型中的否定盲点。该系统通过在冻结的CLIP文本编码器的组合峰值处拦截中间特征来工作。一个嵌入校正网络(ECN)提取否定特定信号并预测偏差向量,将丢失的语法重新注入最终的嵌入中,而一个互补的得分校正网络(SCN)则调整判别任务的标量偏移。PeakPatch添加的参数极少,并在否定基准测试中展示了显著的改进,在不改变原始模型权重的情况下,其性能优于现有方法。
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HANCLIP模型改进了视觉-语言负样本处理能力
研究人员开发了HANCLIP,一类新的视觉-语言模型,旨在改进负样本处理。与难以处理否定语句的传统模型不同,HANCLIP重构了其嵌入空间,以便明确编码图像“不是”什么,以及“是”什么。这种方法使用双曲公式和角三元组目标,在一个小型数据集上进行训练,以增强负样本敏感性,同时不降低在标准基准上的性能。该框架是可适应的,并且可以集成到现有的模型中,如CLIP和LongCLIP。