OpenAI CLIP模型：24MB实现文本图象匹配，iPhone上可运行(openai clip大小)
摘要：
OpenAI开发的CLIP模型是一种文本图象匹配模型，具有强大的零样本性能。通过对照学习预训练，在图片分类zero-shot上获得了很好的效果。
研究者使用模型蒸馏的方法来紧缩CLIP的尺寸，从350MB到24MB，使其可以在iPhone上运行，为移动装备带来了更多的利用场景。
实验结果表明，向文本向量添加bias比向图象向量添加bias更有效，并且scale值越大，CLIP越强调文本的类似性，这为减小模型尺寸提供了契机。
CLIP模型具有广泛的利用领域，可以用于图象辨认和检索任务，并且通过零样本学习，可以在没有标注样本的情况下进行预测，为无监督学习提供了可能性。
正文：
最近几年来，深度学习在图象辨认和自然语言处理等领域获得了巨大的突破。但是，传统的方法常常需要手动标注大量的样本，而且模型范围较大，没法在移动装备上运行。为了解决这些问题，OpenAI开发了一种新的文本图象匹配模型CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）。
CLIP模型通过对照学习预训练，在图片分类zero-shot上获得了很好的效果。与传统的图象辨认模型区别，CLIP模型使用的是一个统一的结构，能够同时处理文本和图象。这使得CLIP模型在文本图象匹配任务上有着强大的性能。
虽然CLIP模型表现出色，但其原始的尺寸较大，约为350MB，没法在移动装备上运行。为了解决这个问题，研究者使用了模型蒸馏的方法来紧缩CLIP的尺寸。首先，他们通过模型蒸馏将原始的350MB的模型（称为teacher模型）紧缩为48MB的student模型，精度为FP32。然后，在单个P100 GPU上训练了数周后，将48MB的student模型转换成了CoreML格式，并再次得到了24MB的模型，精度为FP16。
通过这类紧缩的方法，CLIP模型的尺寸从350MB减小到了24MB，使得它可以在iPhone等移动装备上运行，为移动装备带来了更多的利用场景。用户可以在手机上进行文本图象匹配任务，无需高端显卡。
在实验中，研究者还发现，对CLIP模型来讲，将bias添加到文本向量比添加到图象向量更加有效，这可以通过调剂scale值来控制模型对文本类似性的强调程度。实验结果显示，scale值越大，CLIP越强调文本的类似性。这为利用CLIP进行知识蒸馏提供了契机，可以进一步减小模型的尺寸。
由于CLIP模型具有强大的文本图象匹配能力，因此它在图象辨认和检索任务中具有广泛的利用领域。通过零样本学习，CLIP模型可以在没有标注样本的情况下进行预测，为无监督学习提供了可能性。
总结：
OpenAI开发的CLIP模型通过模型蒸馏和性能优化，实现了从350MB到24MB的紧缩，使其可以在iPhone上运行。这一成果为移动装备和无监督学习领域带来了新的可能性，将进一步推动文本图象匹配任务的发展。
