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content/post/模型后门攻击论文阅读.md

@@ -30,7 +30,7 @@ BadMerging 进一步引入了**on-task和off-task**后门攻击的概念。on-ta
 所有现有的模型合并工作都是在类似 **CLIP** 的预训练模型上进行的 
 **CLIP** 是一个联合的图像和文本嵌入模型，通过 4 亿个图像和文本对以自监督的方式进行训练。这意味着它将文本和图像映射到同一个嵌入空间中。例如，一张狗的图片和句子“一张狗的图片”将具有非常相似的嵌入，并在向量空间中彼此接近。
 **CLIP**模型通过计算文本和图像向量之间的余弦相似度来生成预测。这种模型特别适用于零样本学习任务，即模型不需要看到新的图像或文本的训练示例就能进行预测
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+微调CLIP得到下游模型: 
 ### 模型合并