本文介绍了微软与同济大学合作研发的LLM2CLIP方法，该方法旨在提升CLIP模型的视觉编码器性能，解决其在处理长而复杂的文本说明方面的局限性。LLM2CLIP通过整合大型语言模型（LLMs）并引入“标题对比微调”技术，显著增强了模型在图像与文本匹配方面的能力。该方法在多个数据集上的实验结果表明，其在图像到文本及文本到图像检索任务中，特别是长短文本检索任务中，均超越了传统的CLIP和EVA模型，展现出强大的跨语言处理能力。
在当今科技领域，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一个重要的多模态基础模型。它通过在大规模图像 - 文本对上使用对比学习损失，将视觉信号和文本信号结合到一个共享的特征空间中。
CLIP 作为检索器，能够支持零 - shot 分类、检测、分割和图像 - 文本检索等多种任务。同时，作为特征提取器，它在几乎所有跨模态表示任务中占据主导地位，例如图像理解、视频理解以及文本到图像或视频生成。CLIP 的强大之处在于它能够将图像与自然语言相连接，并捕捉人类知识，这得益于其在大规模网络数据上的训练，其中包含详细的文本描述。
然而，CLIP 在处理长而复杂的文本说明方面存在一定的局限性。为了克服这一问题，微软和同济大学的研究人员提出了 LLM2CLIP 方法，旨在通过整合大型语言模型（LLMs）来增强视觉表示学习。这一方法大胆地替换了原有的 CLIP 文本编码器，利用 LLMs 的丰富知识来提升 CLIP 的视觉编码器性能。研究发现，直接将 LLMs 集成到 CLIP 中会导致性能下降，因此需要解决这一挑战。
LLM2CLIP 方法通过引入 “标题对比微调” 技术，大大提高了 LLM 在分离图像标题方面的能力，从而实现了性能的显著提升。
研究者们使用不同大小的数据集进行微调实验，包括小型的 CC-3M、中型的 CC-3M 和 CC-12M，以及大型的 CC-3M、CC-12M、YFCC-15M 和 Recaption-1B。结果表明，使用 LLM2CLIP 训练的模型在图像到文本及文本到图像检索任务中表现优于传统的 CLIP 和 EVA 模型。
通过与 Llava1.5等模型结合进行多模态训练，LLM2CLIP 在几乎所有基准测试中表现出色，尤其是在处理长短文本检索任务时，将之前的 EVA02模型性能提升了16.5%。这一创新方法不仅将 CLIP 从仅仅处理英文数据转变为一种强大的跨语言模型，也为 CLIP 训练的未来研究奠定了基础。
模型:https://huggingface.co/collections/microsoft/llm2clip-672323a266173cfa40b32d4c
代码:https://github.com/microsoft/LLM2CLIP/
论文:https://arxiv.org/abs/2411.04997
划重点:
LLM2CLIP 是微软与同济大学合作提出的创新方法，旨在通过替换 CLIP 的文本编码器，提升其视觉编码器性能。
该方法通过 “标题对比微调” 技术显著增强了模型在图像与文本匹配方面的能力，超越了现有的最先进模型。
LLM2CLIP 在多个数据集上的实验显示其在长短文本检索任务中的表现优于传统模型，推动了跨语言模型的发展。
总之，LLM2CLIP方法为CLIP模型的改进提供了新的思路，其在图像文本检索方面的显著提升以及跨语言能力的增强，为多模态模型的未来发展提供了重要的参考价值。相关资源链接方便读者进一步学习和研究。