pNLP新秀prompt跨界出圈，清华刘知远最新论文将它应用到VLM图像端( 二 )

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="bjh-image-caption>不过，这也还是prompt在VLM上的另一种尝试。它究竟适不适合用来处理CV领域的图像问题？CV领域能借鉴吗？在知乎上，有不少博主给出了自己的看法。知乎@陀飞轮从方法上给出了两条路径：如果是纯CV方向的prompt，也就是类似于ViT将图片拆分patch，每个patch实际上可以看成一个字符，那么也可以设计patch的prompt对模型进行训练，这其中也可以分成生成式(类似ViT)和判别式(类似self-supervised)两种方法。知乎@yearn则认为，就目前来看，continuous prompt是最有可能transfer到CV领域的一系列工作。最近transformer准备大一统CV，NLP，将image输入转化为patch的形式，也让研究人员更方便借鉴NLP的方法学习prompt。当然，@yearn也表示，要想真正将prompt应用到CV领域，还存在两个需要解决的难题：1、CV还不存在BERT，GPT这样具有统治力的预训练模型，因此近期内可能很难将prompt 做few-shot learning这一套搬过来。2、CV的downstream task更加复杂，感觉检测，分割这类任务要把prompt调work是一个非常大的工作量。但也有匿名用户直接认为，图像上只能用非常别扭的方法做一些任务。当然，视频反而可能应用得更好。

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="bjh-image-caption>那么，你认为prompt能应用在CV领域吗？