本期为TechBeat人工智能社区第632期线上Talk。
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如何高效的微调CLIP模型成为了一个关键问题。提示学习方法的出现给这个问题提供了一个很好的解决方案，其旨在CLIP模型中引入小部分的可学习参数进行训练，改变模型输出的表征，以达到适配下游任务的目标。本次talk将围绕提示学习方法展开，介绍和梳理提示学习的相关方法，并详细讲解我们发表在CVPR 24的PromptKD和ECCV 24的CasPL两篇工作。
2. 实验衡量指标是什么？
3. 提示学习相关论文介绍和梳理
4. 核心方法PromptKD和CasPL讲解
5. 实验分析与常见问题解答
Talk·预习资料
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课题组共同维护了一个关于视觉语言模型CLIP提示学习方法的详尽paper list供大家学习和参考，链接如下：
https://github.com/zhengli97/Awesome-Prompt-Adapter-Learning-for-VLMs
其中，这次talk会重点关注到以下论文：
论文链接： https://arxiv.org/abs/2203.05557 代码链接： https://github.com/KaiyangZhou/CoOp
论文链接： https://arxiv.org/abs/2109.01134 代码链接： https://github.com/KaiyangZhou/CoOp
论文链接： https://arxiv.org/abs/2210.03117 代码链接： https://github.com/muzairkhattak/multimodal-prompt-learning
论文链接： https://arxiv.org/abs/2307.06948 代码链接： https://github.com/muzairkhattak/PromptSRC
论文链接： https://arxiv.org/abs/2403.02781 代码链接： https://github.com/zhengli97/PromptKD 中文论文解读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/684269963
论文链接： https://arxiv.org/abs/2409.17805 代码链接： https://github.com/megvii-research/CasPL
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李政
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-The End-
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