多模态大模型 | EVA-CLIP 蒸馏版的CLIP，效果非常好哦

原创 已于 2024-05-30 11:12:49 修改
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#AI #CLIP #大模型 #人工智能 #EVA-CLIP

于 2024-01-08 13:55:19 首次发布

🐧大模型系列篇章

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EVA-CLIP：在规模上改进CLIP的训练技术
m0_47867638的博客
06-12 434
论文：https://arxiv.org/abs/2303.15389代码：https://github.com/baaivision/EVA/tree/master/EVA-CLIP对比性语言-图像预训练，简称CLIP，因其在各种场景中的潜力而备受关注。在本文中，我们提出了EVA-CLIP，一系列模型，这些模型显著提高了CLIP训练的效率和有效性。
EVA-CLIP实战
m0_47867638的博客
06-12 1671
EVA-CLIP，这是一种基于对比语言图像预训练（CLIP）技术改进的模型，通过引入新的表示学习、优化和增强技术，显著提高了CLIP的训练效率和效果。EVA-CLIP系列模型在保持较低训练成本的同时，实现了与先前具有相似参数数量的CLIP模型相比更高的性能。特别地，文中提到的EVA-02-CLIP-E/14+模型，使用90亿数据样本和5.0B（50亿）参数，在ImageNet-1K的val数据集上取得了82.0%的零样例一级准确率。
多模态知识蒸馏（MKD）
百态老人的博客
12-02 1652
多模态知识蒸馏（Multimodal Knowledge Distillation，MKD）是一种结合了多模态学习和知识蒸馏的技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识传递给小型简单模型（学生模型），同时处理多模态数据的复杂性。MKD在多模态任务中具有广泛的应用前景，如图文匹配、视频理解等。MKD的研究方向包括跨模态知识传递、多模态表示学习、模态特定蒸馏策略、小样本学习与蒸馏、适应性与泛化能力、端到端训练与优化、新的评价准则以及应用场景探索等方面。
什么是大模型蒸馏？大模型蒸馏核心原理：深入探讨其本质与作用
最新发布
2401_84495872的博客
04-30 785
最近不少人在聊“大模型蒸馏”，但说实话，很多介绍都太学术、太高深，让人一看就头大。其实这件事背后的逻辑没那么复杂，本质上就是想办法让大模型变得更轻、更快、更好用。我觉得蒸馏不是缩小模型，是提炼能力！一、先说微调，是“教大模型学点你的事儿”现在很多大模型（比如ChatGPT、DeepSeek）都是通用模型，它们懂得挺多，但不一定了解你具体要解决的问题。比如：它没看过你公司内部的数据；它不知道你要的回答格式；它对你业务流程也不了解。这时候，你就可以用“微调”来做点事。什么是微调？
EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale——大规模CLIP训练技术的改进
Together_CZ的博客
11-21 1901
EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale——大规模CLIP训练技术的改进
CLIP2TV：用CLIP和动量蒸馏来做视频文本检索！腾讯提出CLIP2TV，性能SOTA，涨点4.1%！...
我爱计算机视觉
11-26 1272
关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面现代视频文本检索框架主要由视频编码器 、文本编码器 和相似度head 三个部分组成。随着视觉表示学习和文本表示学习的成功，基于Transformer...
（2024，弱到强蒸馏，开源 CLIP，模型扩展）EVA-CLIP-18B：将 CLIP 扩展到 18B 参数
qq_44681809的博客
02-07 1896
​本文介绍 EVA-CLIP-18B，迄今为止最大且最强大的开源 CLIP 模型，具有18B 参数和 6B 训练样本。保持数据集固定，EVA-CLIP 模型扩展时始终保持一致的性能改善。
多模态大模型 | CLIP论文总结 | 2021.02.26 OpenAI | 打通 图像-文本
5年+算法工程师，分享人工智能前沿技术，与自己的工程经验，欢迎订阅关注。
01-09 1388
即使你学习到了很好的特征，当你运用到下游任务的时候，你还是需要有标签的数据去做微调。把对比学习中的temperature这个超参数，设计为可学习的标量了，直接在模型训练过程中就被优化了，不需要当成一个超参数去调参。之前的自监督或者无监督的方法，主要研究的是特征学习的能力，他们的目标是学习一个泛化比较好的特征。现在的监督信号是一个文本，而不是n选1的这种标签了，所以模型的输入输出啊，自由度就大很多。训练出来的模型又大又好，而且又简单，泛化性又好，为多模态的训练铺平了道路。
多模态大模型 | GroundingDINO 论文总结
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05-16 4820
开放集目标检测器GroundingDINO，无需训练，检测任何物体的模型，效果非常好
关于eva-clip的几个问题，EVA-02通过以下方式与CLIP连接起来：目标表示选择：EVA-02使用一个具有10亿参数的巨型CLIP视觉编码器作为其掩码图像建模（MIM）预训练任务的目标表示
强化学习曾小健
11-20 659
CLIP视觉塔是EVA-02模型中的一个强大组件，它通过提供高层次的视觉特征表示，使得EVA-02能够在各种视觉任务中表现出色。其大规模参数和对自然语言的高度对齐能力，使得EVA-02在零样本和少样本任务中也具有显著的优势。
EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale论文解读
weixin_38252409的博客
01-13 1967
最近，我一直在搞多模态大模型相关工作，也深知CLIP结构重要性，而EVA-CLIP论文是在CLIP模型基础上进行了一系列trick，实现优越CLIP模型的方法，恰巧该EVA-CLIP也被CogVLM模型作为图像特征提取。为此，我将在本博客对EVA-CLIP论文进行解读。对比图形文本预训练模型，简称CLIP，因其在多个场景潜力受到很多人关注。在这篇文章，我们提出一系列EVA-CLIP模型，显著提高CLIP训练性能与效果。
大模型论文汇总 | 如何蒸馏CLIP？十篇CLIP高效知识蒸馏方法分享！
m0_56255097的博客
11-06 1788
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
ICLR 2025 | 阿里等提出LLaVA-MoD，用MoE+蒸馏训练轻量化多模态大模型
Paper weekly
03-07 400
简介本文提出轻量化多模态大模型 LLaVA-MoD，通过集成稀疏的专家混合（MoE）架构，优化小模型的网络结构，并提出 Dense-to-Sparse 蒸馏框架，结合两阶段蒸馏策略（模仿蒸馏+偏好蒸馏），实现全面的知识迁移。该方案仅用 0.3% 数据和 23% 激活参数，即实现 2B 小模型综合性能超越 7B 大模型 8.8%，并在幻觉检测任务反超教师模型。其研究思路与 Deepseek-R1 不...
CLIP知识蒸馏项目教程
gitblog_00865的博客
10-11 1166
CLIP知识蒸馏项目教程 clip-distillation Zero-label image classification via OpenCLIP knowledge distillation 项目地址: https://gi...
【多模态】CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation
vivid
07-23 1665
论文：CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation链接：https://arxiv.org/pdf/2307.12732CVPR 2024。
【ACL 2023】面向轻量化文图检索的Dual-Encoder模型蒸馏算法ConaCLIP
科技很有意思
07-11 569
ConaCLIP针对轻量化的图文检索任务进行设计，是一种通过全连接的知识交互图学习方式将知识从dual-encoder大模型中蒸馏到dual-encoder小模型的算法。
【LVLMs】CLIP系列模型通俗理解[SIGLIP&EVA-CLIP&CLIP]
Hali_Botebie的博客
10-23 355
一 CLIP模型CLIP使用对比学习方法,其损失函数基于图像-文本对的相似度。让我们通过一个简化的例子来说明这个过程。假设我们有一个小批量数据,包含3个图像-文本对:图像1: 一只猫 文本1: “一只橙色的猫坐在窗台上”图像2: 一条狗 文本2: “一只黑色的狗在草地上奔跑”图像3: 一辆汽车 文本3: “一辆红色跑车停在路边”Copy步骤1: 特征提取 首先,CLIP会使用图像编码器和文本编码器分别提取图像和文本的特征。
​用双流网络也能学的又快又好？哈工大&微软提出用于视觉语言理解的蒸馏双编码器模型，在多个多模态任务上实现又快又好的效果！...
我爱计算机视觉
07-17 496
关注公众号，发现CV技术之美本篇分享论文『Distilled Dual-Encoder Model for Vision-Language Understanding』，用双流网络也能学的又快又好？哈工大&微软提出用于视觉语言理解的蒸馏双编码器模型，在多个多模态任务上实现又快又好的效果！详细信息如下：论文地址：https://arxiv.org/abs/2112....
eva-clip模型
02-09
### EVA-CLIP 模型介绍 EVA-CLIP 是一种先进的多模态大模型，旨在改进特征表示并加速收敛。该模型利用了预训练的EVA模型，这些模型结合了图像-文本对比学习的高级语义和掩码图像建模的几何及结构捕捉能力[^1]。 #### 特征与优势 - **更好的初始化**：采用预训练的EVA权重来初始化EVA-CLIP的图像编码器，从而显著提升了在各种零样本基准上的表现，并且加速并稳定了训练过程。 - **强大的迁移学习能力**：由于使用了高质量的预训练模型，EVA-CLIP能够在新的任务上快速适应，提供更加鲁棒的表现。 - **高效的多模态理解**：通过融合视觉和文本信息，EVA-CLIP能够更好地理解和处理复杂的跨模态数据集。 ### 使用方法 要使用EVA-CLIP模型，通常需要遵循以下几个方面： #### 安装依赖库 首先安装必要的Python包，可以使用pip命令完成： ```bash pip install transformers torch ``` #### 加载预训练模型 加载已经预先训练好的EVA-CLIP模型非常简单，只需要几行代码即可实现： ```python from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model_name = "your_eva_clip_model_identifier" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) ``` #### 输入准备 对于输入的数据，应该按照如下方式进行处理： - 对于文本部分，可以通过`tokenizer.encode_plus()`函数将其转化为适合喂入网络的形式； - 图像则需经过特定的预处理步骤，比如调整大小、归一化等操作，具体取决于所使用的框架版本。 #### 推理流程 一旦准备好输入数据之后，就可以调用模型来进行推理计算了： ```python with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) ``` 这里假设`inputs`包含了之前提到的文字token序列以及图片张量。
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