多模态变体—ALIGN：高效的图像-文本学习

多模态变体—ALIGN：高效的图像-文本学习

1. 引言

在多模态学习领域，ALIGN（A Large-scale ImaGe and Noisy-text embedding） 是由 Google 提出的一个强大的图像-文本对比学习模型。它采用了大规模的未对齐（noisy）数据进行训练，并在开放世界的视觉理解任务中表现出色。

2. ALIGN 简介

ALIGN 论文 “Scaling Up Visual and Vision-Language Representation Learning with Noisy Text Supervision” 介绍了该模型的关键技术。ALIGN 主要具备以下特点：

• 无人工标注数据：使用互联网数据进行训练，不依赖人工清洗的数据集。
• 高效的对比学习策略：采用大规模图像-文本配对数据，通过对比学习优化嵌入空间。
• 支持零样本（zero-shot）学习：可以在没有专门训练的情况下执行多种任务，如分类、检索等。
• 可扩展性强：ALIGN 采用高效的 CNN 或 Transformer 作为编码器，适用于大规模计算。

3. ALIGN 关键技术

3.1 对比学习（Contrastive Learning）

ALIGN 采用 对比学习（Contrastive Learning） 方法进行训练，目标是让正确的图像-文本对靠近，而让错误的配对远离。