多模态微调框架对比与介绍：CLIP, UNITER, Aurora

引言

随着人工智能技术的飞速发展，多模态学习逐渐成为研究热点。多模态微调框架作为多模态学习的重要组成部分，对于提升模型在跨模态任务上的性能具有重要意义。本文将介绍几种主流的多模态微调框架，并进行对比分析，同时提供部分代码示例。

一、主流多模态微调框架介绍

1. CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）

CLIP是一种基于对比学习的方法，通过大规模图像-文本对数据集进行预训练，学习图像和文本之间的语义对应关系。在微调阶段，CLIP可以通过固定预训练权重或微调部分权重来适应特定任务。

代码示例（伪代码）：

# 加载CLIP模型和预处理函数
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32"