SD-LoRA：训练时蒸馏结构、推理仅用LoRA的少样本视觉语言适配
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SD-LoRA：训练时蒸馏结构、推理仅用LoRA的少样本视觉语言适配
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AI 综述
Mohammed Rahman Sherif Khan Mohammad 等作者提出并发布 SD-LoRA，一种用于少样本视觉-语言适配的结构蒸馏框架。其做法是在训练时用异构图教师建模 patch-patch、全局-局部与视觉-文本关系，再通过隐式蒸馏和原型预测对齐，把结构偏置迁移进 CLIP-LoRA 主干。 作者称，推理时丢弃图教师，只需一次 CLIP-LoRA 前向和缓存分类器，即可完成适配。目前公开信息为方法描述，尚未给出与其他方法对比的效果数据。
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最新进展11月6日 13:00
SD-LoRA：将训练时结构蒸馏进 LoRA，实现少样本视觉-语言适配报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AISD-LoRA：将训练时结构蒸馏进 LoRA，实现少样本视觉-语言适配
SD-LoRA 提出一种结构蒸馏框架，训练时用异构图教师建模 patch-patch、全局-局部与视觉-文本关系，再通过隐式蒸馏和原型预测对齐把结构偏置迁移进 CLIP-LoRA 主干，推理时丢弃图教师，仅需一次 CLIP-LoRA 前向和缓存分类器。
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