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来源:上观新闻   时间:2026-01-30  浏览:

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该获奖论文题为“LLM2CLIP: Powerful Language Model Unlocks Richer Cross-Modality Representation”。CLIP是当前人工智能领域具有重要影响力的多模态基础模型,其核心思想是通过大规模图像与文本数据的联合训练,使计算机能够在同一语义空间中理解图像和语言,从而支持图像识别、检索等多种任务。

随着大型语言模型(LLM)的快速发展,其在语言理解和世界知识建模方面展现出显著优势。基于这一背景,研究团队深入探讨了如何将LLM的强大语言理解能力引入CLIP框架,以提升模型对复杂、冗长文本描述的理解能力和视觉感知能力。为此,团队提出了一种高效的模型微调方法,在保留原有CLIP结构的基础上,将LLM有机嵌入其中,实现对多模态表示能力的增强。

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