在当今多模态领域，clip 模型凭借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。clip 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。
然而，CLIP 的文本处理能力被广为诟病，难以充分理解长文本和复杂的知识表达。随着大语言模型的发展，新的可能性逐渐显现：LLM 可以引入更丰富的开放时间知识、更强的文本理解力，极大提升 CLIP 的多模态表示学习能力。
在此背景下，来自同济大学和微软的研究团队提出了 LLM2CLIP。这一创新方法将 LLM 作为 CLIP 的强力 「私教」，以少量数据的高效微调为 CLIP 注入开放世界知识，让它能真正构建一个的跨模态空间。在零样本检索任务上，CLIP 也达成了前所未有的性能提升。
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- 论文标题：LLM2CLIP: POWERFUL LANGUAGE MODEL UNLOCKS RICHER VISUAL REPRESENTATION
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.04997
- 代码仓库：https://github.com/microsoft/LLM2CLIP
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模型下载：https://huggingface.co/collections/microsoft/llm2clip-672323a266173cfa40b32d4c
在实际应用中，LLM2CLIP 的效果得到了广泛认可，迅速吸引了社区的关注和支持。HuggingFace 一周内的下载量就破了两万，GitHub 也突破了 200+ stars！值得注意的是， LLM2CLIP 可以让完全用英文训练的 CLIP 模型，在中文检索任务中超越中文 CLIP。此外，LLM2CLIP 也能够在多模态大模型（如 LLaVA）的训练中显著提升复杂视觉推理的表现。代码与模型均已公开，欢迎访问 https://aka.ms/llm2clip 了解详情和试用。LLM2CLIP 目前已被 NeurIPS 2024 Workshop: Self-Supervised Learning - Theory and Practice 接收。CLIP 的横空出世标志着视觉与语言领域的一次革命。不同于传统的视觉模型（如 ImageNet 预训练的 ResNet 和 ViT）依赖简单的分类标签，CLIP 基于图文对的对比学习，通过自然语言的描述获得了更丰富的视觉特征，更加符合人类对于视觉信号的定义。这种监督信号不仅仅是一个标签，而是一个富有层次的信息集合，从而让 CLIP 拥有更加细腻的视觉理解能力，适应零样本分类、检测、分割等多种任务。可以说，CLIP 的成功奠基于自然语言的监督，是一种新时代的 「ImageNet 预训练」。虽然 CLIP 在视觉表示学习中取得了成功，但其在处理长文本和复杂描述上存在明显限制。而大语言模型（LLM）例如 GPT-4 和 Llama，通过预训练掌握了丰富的开放世界知识，拥有更强的文本理解和生成能力。将 LLM 的这些能力引入到 CLIP 中，可以大大拓宽 CLIP 的性能上限，增强其处理长文本、复杂知识的能力。借助 LLM 的知识扩展，CLIP 在图文对齐任务中的学习效率也得以提升。原始的 LLM 无法给 CLIP 带来有意义的监督事实上，将 LLM 与 CLIP 结合看似简单粗暴，实际并非易事。直接将 LLM 集成到 CLIP 中会引发「灾难」，CLIP 无法产生有效的表示。这是由于 LLM 的文本理解能力隐藏在内部，它的输出特征空间并不具备很好的特征可分性。于是，该团队设计了一个图像 caption 到 caption 的检索实验，使用 COCO 数据集上同一张图像的两个不同 caption 互相作为正样本进行文本检索。他们发现原生的 llama3 8B 甚至无法找到十分匹配的 caption，例如 plane 和 bat 的距离更近，但是离 airplane 的距离更远，这有点离谱了，因此它只取得了 18.4% 的召回率。显然，这样的输出空间无法给 CLIP 的 vision encoder 一个有意义的监督，LLM 无法帮助 CLIP 的进行有意义的特征学习。图像描述对比微调是融合 LLM 与 CLIP 的秘诀从上述观察，研究团队意识到必须对提升 LLM 输出空间对图像表述的可分性，才有可能取得突破。为了让 LLM 能够让相似的 caption 接近，让不同图像的 caption 远离，他们设计了一个新的图像描述对比微调 ——Caption-Contrastive（CC）finetuning。该团队对训练集中每张图像都标注了两个以上 caption，再采用同一个图像的 caption 作为正样本，不同图像的 caption 作为负样本来进行对比学习，来提升 LLM 对于不同画面的描述的区分度。实验证明，这个设计可以轻易的提升上述 caption2caption 检索的准确率，从上述 cases 也可以看出召回的例子开始变得有意义。LLM2CLIP 这一高效的训练范式具体是怎么生效的呢？首先，要先使用少量数据对 LLM 进行微调，增强文本特征更具区分力，进而作为 CLIP 视觉编码器的强力 「教师」。这种设计让 LLM 中的文本理解力被有效提取，CLIP 在各种跨模态任务中获得显著性能提升。实验结果表明，LLM2CLIP 甚至能在不增加大规模训练数据的情况下，将当前 SOTA 的 CLIP 性能提升超过 16%。一个令人惊喜的发现是，LLM2CLIP 的开放世界知识不仅提升了 CLIP 在英文任务中的表现，还能赋予其多语言理解能力。尽管 LLM2CLIP 仅在英文数据上进行了训练，但在中文图文检索任务上却超越了中文 CLIP 模型。这一突破让 CLIP 不仅在英文数据上达到领先水平，同时在跨语言任务中也展现了前所未有的优势。LLM2CLIP 的优势还不止于此。当该团队将 LLM2CLIP 应用于多模态大模型 LLaVA 的训练时，显著提升了 LLaVA 在复杂视觉推理任务中的表现。LLaVA 的视觉编码器通过 LLM2CLIP 微调后的 CLIP 增强了对细节和语义的理解能力，使其在视觉问答、场景描述等任务中取得了全面的性能提升。总之，该团队希望通过 LLM2CLIP 技术，推动大模型的能力反哺多模态社区，同时为基础模型的预训练方法带来新的突破。LLM2CLIP 的目标是让现有的预训练基础模型更加强大，为多模态研究提供更高效的工具。除了完整的训练代码，他们也逐步发布了经过 LLM2CLIP 微调的主流跨模态基础模型，期待这些模型能被应用到更多有价值的场景中，挖掘出更丰富的能力。
