Bài báo này đề xuất một khuôn khổ Tối ưu hóa Thưa thớt (SO) mới để giải quyết tình trạng quá khớp và các hạn chế tính toán gặp phải trong quá trình điều chỉnh Mô hình Ngôn ngữ Thị giác (VLM) sang các miền mới. Không giống như các phương pháp tham số hóa lại chiều thấp hiện có, SO tận dụng độ thưa thớt chiều cao của các tham số để chỉ cập nhật động một số lượng nhỏ các tham số. Cụ thể, bài báo giới thiệu hai mô hình: "độ thưa cục bộ và mật độ toàn cục" và "độ ngẫu nhiên cục bộ và tầm quan trọng toàn cục" để giảm thiểu tình trạng quá khớp và đảm bảo khả năng thích ứng ổn định trong môi trường dữ liệu thấp. Kết quả thử nghiệm trên 11 tập dữ liệu đa dạng chứng minh rằng SO đạt được hiệu suất thích ứng ít ảnh tiên tiến đồng thời giảm thiểu chi phí bộ nhớ.
