Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 15 сентября 2026 года] Название: Multi-Model Classing Approacher for Embreding Beathward Competivity View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Обновление моделей встраивания, как правило, требует дорогостоящего переиндексации базы данных, поскольку новые наборы запросов несовместимы с существующими встроенными базами данных. В то время как " Обратная совпадающая профессиональная подготовка (БУП) &qt; смягчает эту проблему путем обеспечения совместимости в ходе подготовки, существующие подходы часто требуют обновления базовой модели. Это непрактично из-за значительных расходов на подготовку кадров, риска регрессии показателей и ограниченного доступа к запатентованным весам моделей. Мы внедряем мультимодальный адаптор сохранения знаний (MKP-Adapter), первый подход, предусматривающий использование только в качестве адаптационного BCT для многорежимных моделей большого языка (MLM), который не требует обновления основных элементов. Мы установили, что главная задача в области только адаптации BCT заключается в сохранении знаний о новых принадлежностях и обеспечении обратной совместимости. Поэтому мы предлагаем многоуровневую потерю консервационной системы, которая поддерживает геометрическую структуру встроенных пространств по всей BCT. Кроме того, в целях определения приоритетности уроков из сложных выборок была интегрирована стратегия централизованного пересмотра весов. Эксперименты показывают,…
Мультимодальный адаптер знаний для обеспечения обратной совместимости
arXiv:2609.16875v1 Annualce Type: New Habriduction: Measuring Engending Models обычно требует дорогостоящего переиндексирования базы данных, поскольку новые встроенные запросы несовместимы с существующими встраиваемыми базами данных. В то время как " Обратная совпадающая профессиональная подготовка (БУП) &qt; смягчает эту проблему путем обеспечения совместимости в ходе подготовки, существующие подходы часто требуют обновления базовой модели. Это непрактично из-за значительных расходов на подготовку кадров, риска регрессии показателей и ограниченного доступа к запатентованным весам моделей. Мы внедряем мультимодальный адаптор сохранения знаний (MKP-Adapter), первый подход, предусматривающий использование только в качестве адаптационного BCT для многорежимных моделей большого языка (MLM), который не требует обновления основных элементов. Мы установили, что главная задача в области только адаптации BCT заключается в сохранении знаний о новых принадлежностях и обеспечении обратной совместимости. Поэтому мы предлагаем многоуровневую потерю консервационной системы, которая поддерживает геометрическую структуру встроенных пространств по всей BCT. Кроме того, координационный центр умножает наши усилия