当前越多越多的业务开始使用多模态大模型，尤其是视觉-语言预训练模型。在实际使用中，我们通常需要对预训练模型进行调优来适配实际的业务场景，而这需要大量的资源介入且费时费力，尤其是对视觉基座的调优在资源有限的情形下几乎是不可行的。本项目探索了在不调优视觉基座的前提下，仅通过对语言端进行调优并优化推理过程，实现语言增强的零样本多标签分类任务 (Zero-shot Multi-label Classification)。本项目为国际比赛获奖项目。