Редактор Downcodes познакомит вас с LLM2CLIP: инновационной технологией, улучшающей производительность моделей CLIP! В качестве важной мультимодальной базовой модели CLIP хорошо справляется с такими задачами, как поиск текста изображения, но имеет недостатки при обработке длинных текстов. Исследователи из Microsoft и Университета Тунцзи предложили метод LLM2CLIP, который умело использует большие языковые модели (LLM) для расширения возможностей обучения визуальному представлению CLIP и преодоления ограничений исходной модели CLIP.
CLIP, как поисковая система, может поддерживать различные задачи, такие как нулевая классификация, обнаружение, сегментация и поиск изображения и текста. В то же время, как средство извлечения признаков, он доминирует почти во всех задачах кросс-модального представления, таких как понимание изображений, понимание видео и преобразование текста в изображение или генерация видео. Сила CLIP заключается в его способности связывать изображения с естественным языком и передавать человеческие знания благодаря обучению на крупномасштабных веб-данных, содержащих подробные текстовые описания.
Однако CLIP имеет определенные ограничения при обработке длинных и сложных текстовых описаний. Чтобы решить эту проблему, исследователи из Microsoft и Университета Тунцзи предложили метод LLM2CLIP, целью которого является улучшение обучения визуальному представлению за счет интеграции больших языковых моделей (LLM). Этот метод смело заменяет исходный кодировщик текста CLIP и использует богатые знания LLM для повышения производительности визуального кодировщика CLIP. Исследования показали, что интеграция LLM непосредственно в CLIP приводит к снижению производительности, поэтому эту проблему необходимо решить.
Метод LLM2CLIP значительно улучшает способность LLM разделять подписи к изображениям за счет внедрения технологии «тонкой настройки контраста подписей», тем самым достигая значительного улучшения производительности.
Исследователи провели эксперименты по точной настройке, используя наборы данных разных размеров, в том числе небольшие CC-3M, средние CC-3M и CC-12M, а также большие CC-3M, CC-12M, YFCC-15M и Recaption-1B. . Результаты показывают, что модель, обученная с помощью LLM2CLIP, работает лучше, чем традиционные модели CLIP и EVA, в задачах извлечения изображения в текст и текста в изображение.
В сочетании с такими моделями, как Llava1.5, для мультимодального обучения, LLM2CLIP показал хорошие результаты практически во всех тестах производительности, особенно при обработке длинных и коротких задач по поиску текста, улучшив производительность предыдущей модели EVA02 на 16,5%. Этот инновационный подход не только превращает CLIP из простой обработки английских данных в мощную межъязыковую модель, но также закладывает основу для будущих исследований в области обучения CLIP.
Модель: https://huggingface.co/collections/microsoft/llm2clip-672323a266173cfa40b32d4c
Код: https://github.com/microsoft/LLM2CLIP/
Статья: https://arxiv.org/abs/2411.04997.
Появление LLM2CLIP открыло новое направление в разработке мультимодальных моделей, и его достижения в обработке длинных текстов и межъязыковых задач заслуживают внимания. Для получения дополнительной информации перейдите по ссылкам, представленным в статье. С нетерпением ждем появления новых приложений на основе LLM2CLIP в будущем!