[논문리뷰] When Big Models Train Small Ones: Label-Free Model Parity Alignment for Efficient Visual Question Answering using Small VLMs본 논문은 시각 질문 답변(VQA) 태스크에서 Small Vision-Language Models (S-VLMs) 의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#VQA#Small VLMs#Large VLMs#Knowledge Transfer#Pseudo-labeling#Label-Free Learning#Model Parity Alignment#Computational Efficiency2025년 9월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Adapting Vision-Language Models Without Labels: A Comprehensive Survey본 서베이 논문은 레이블링된 데이터 없이 사전 훈련된 Vision-Language Models (VLMs) 를 특정 다운스트림 태스크에 적용할 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models (VLMs)#Unsupervised Adaptation#Test-Time Adaptation (TTA)#Domain Transfer#Multimodal Learning#Label-Free Learning#Zero-Shot Learning2025년 8월 11일댓글 수 로딩 중