掌握跨模态：用少量数据高效微调，LLM助力CLIP解锁复杂文本的全新境界

在多模态大模型的训练中，也能显著提升复杂视觉推理的表现。

原标题：跨模态大升级！少量数据高效微调，LLM教会CLIP玩转复杂文本
文章来源：机器之心
内容字数：4738字

LLM2CLIP：多模态领域的创新突破

在当今多模态领域，CLIP 模型以其卓越的视觉与文本对齐能力推动了视觉基础模型的发展。尽管 CLIP 通过对大规模图文对的对比学习取得了一定的成功，但在处理长文本和复杂描述方面仍然存在显著限制。为了解决这一问题，来自同济大学和微软的研究团队提出了 LLM2CLIP，将大语言模型（LLM）作为 CLIP 的强力“私教”，显著提升 CLIP 的多模态表示学习能力。

1. LLM2CLIP 的背景和意义

CLIP 模型的成功标志着视觉与语言领域的一次，其采用图文对的对比学习，使视觉特征更加丰富。然而，CLIP 在处理复杂文本时的能力有限，而大语言模型（如 GPT-4）具备更强的文本理解与生成能力。将 LLM 的能力引入 CLIP，能够极大拓宽其性能上限。

2. LLM2CLIP 的核心创新

研究团队设计了一种新的图像描述对比微调方法——Caption-Contrastive（CC）finetuning，通过标注每张图像多个描述并进行对比学习，以提升 LLM 对于不同图像描述的区分度。实验结果显示，该方法显著提高了图像描述检索的准确率，使得 LLM 能有效支持 CLIP 的表示学习。

3. LLM2CLIP 的实际应用效果

LLM2CLIP 在实际应用中表现优异，尤其在零样本检索任务上获得了前所未有的性能提升。尽管 LLM2CLIP 仅在英文数据上进行训练，却在中文图文检索任务中超越了中文 CLIP 模型，同时也显著提升了多模态大模型 LLaVA 在复杂视觉推理任务中的表现。

4. 未来展望

LLM2CLIP 的目标是推动大模型的能力反哺多模态社区，并为基础模型的预训练方法带来新的突破。研究团队希望通过 LLM2CLIP 技术，使现有的预训练基础模型更加强大，并逐步发布经过微调的主流跨模态基础模型，为更多应用场景提供高效工具。

总之，LLM2CLIP 的推出为视觉与语言的结合提供了新的可能性，极大地推动了多模态研究的发展。

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