开源项目推荐：��模态预训练与迁移学习教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome_Cross_Modal_Pretraining_Transfering 1. 项目基础介绍
本项目是一个关于��模态预训练与迁移学习的教程列表，它汇集了大量的研究论文和资源，旨在帮助开发者深入理解和应用大型多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练以及传统图像文本匹配等技术。项目使用Markdown格式编写，主要编程语言为Python。
2. 项目核心功能
项目的核心功能包括：
- 大型多模态模型：介绍用于感知、生成和统一的大型多模态模型，包括模型架构、训练策略和评估方法。
- 参数高效微调：探讨不同的微调技术，如提示调整、适配器调整、部分调整、侧调整和统一调整等。
- 视觉语言预训练：收集视觉语言预训练的相关论文，包括图像-语言预训练、视频-语言预训练和相关的数据集。
- 传统图像文本匹配：涉及通用特征提取、跨模态交互、相似度测量、不确定性学习、噪声对应关系、常识学习、对抗性学习和损失函数等。
3. 项目最近更新的功能
项目最近更新的功能包括：
- 新增[大型多模态模型]部分：介绍了用于不同任务的大型多模态模型，以及如何选择和应用这些模型。
- 新增[参数高效微调]部分：提供了关于如何在保持参数效率的同时进行模型微调的最新研究和技术。
- 性能相关的数据集：更新了Flickr8K、Flickr30K、MSCOCO1K和MSCOCO5K等数据集的性能比较结果。
此项目的持续更新为研究者和开发者提供了宝贵的学习资源，有助于推动开源社区在��模态学习和应用领域的发展。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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