OpenAI CLIP: 连接文本和图象的重要模型详解

前言

OpenAI CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是一个开源、多模态、零样本模型。它能根据给定的图象和文本描写，预测与该图象最相关的文本描写，无需针对特定任务进行优化。

CLIP的训练方法

• OpenAI尝试了两种训练方法，第一种是预测词袋，第二种是对照学习。
• 对照学习方法通过比较文本和图片的embedding类似度，训练速度是预测词袋的4倍。

CLIP的关键点

• CLIP是一个图象分类模型，可以将图象和文本进行联系。
• 准备训练数据时，需要大量的文本描写和图片的训练对，进行对照训练。
• CLIP的训练对数据可以从互联网上获得，也能够通过自己搜集。

OpenAI CLIP的原版和中文版本

• 原版CLIP只有官方英文版本，但很惋惜的是没法天然支持中文。
• 通过翻译的文本，可以蒸馏出多语言版本的Multilingual-CLIP，但效果可能不够好。
• 最近推出的中文CLIP为中文领域和业务使用提供了方便，可以完成中文图文特点提取和图文检索。

CLIP的开源和使用

• OpenAI的CLIP开源项目的链接为https://github.com/openai/CLIP。
• 安装和使用CLIP的步骤可以参考项目的文档和实例代码。

CLIP在零样本和迁移学习方面的利用

• CLIP通过简单的图文双塔对照学习和大量的图文语料，具有了显著的图文特点对齐能力。
• 可以在图象分类、图象生成等任务中实现零样本和迁移学习。

中文CLIP的训练和利用

• 中文CLIP使用了大范围的中文数据进行训练，提供了多个预训练模型和技术报告。
• 使用者可以通过几行代码完成中文图文特点提取和图文检索。

结论

OpenAI CLIP是连接文本和图象的重要模型之一，它通过对照学习方法实现了图象和文本之间的关联。CLIP在零样本和迁移学习方面有广泛利用，中文CLIP的出现进一步方便了中文领域的使用者。