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使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。 多模式模态模型 多模态涉及有多个输入，并将其结合成单个输出，以CLIP为例：CLIP的训练数据是文本-图像对，通过对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 多模 态大型语言(multi-modal large language) GPT4v和Gemini vision就是探索集成了各种数据类型(包括图像、文本、语言、音频等)的多模态语言模型(MLLM)。 为了解决这一限制，多模态模型结合了不同的模态，从而能够更全面地理解不同的数据。 多模态大语言模型它超越了传统的基于文本的方法。 这样我们就完成了文本和图像的匹配工作，其实这里都是CLIP的工作，下面我们开始加入LLM。
2.5K11编辑于 2024-01-17 - 来自专栏AI SPPECH
38_多模态模型：CLIP的视觉-语言对齐_深度解析
CLIP模型作为这一领域的先驱，其创新的对比学习方法为解决多模态对齐问题提供了新的思路，并引领了后续一系列模型的发展。 2. CLIP模型的诞生与发展历程 2.1 OpenAI的多模态探索之旅 CLIP模型是OpenAI在多模态领域的重要探索成果。 2.4 CLIP对多模态AI领域的影响 CLIP模型的出现对多模态AI领域产生了深远影响： 开创了对比学习在多模态领域的应用：CLIP证明了对比学习是解决多模态对齐问题的有效方法，为后续研究提供了重要参考 6.4 多模态理解与推理 CLIP模型还被用于更复杂的多模态理解与推理任务，如视觉问答（VQA）、多模态对话等。 8.2 多模态融合的未来方向 多模态融合是CLIP未来发展的重要方向之一。
1.3K20编辑于 2025-11-16 - 来自专栏音视频开发之旅
音视频开发之旅（92）-多模态Clip论文解读与源码分析
CLIP模型结构CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是由OpenAI在2021年发布的一种多模态训练的神经网络,采用了对比学习的思想, 对收集的4亿张图文对进行预训练 /1299413865.多模态表征—CLIP及中文版Chinese-CLIP：理论讲解、代码微调与论文阅读 https://blog.csdn.net/weixin_44362044/article/details /1362622476.openai多模态大模型：clip详解及实战 https://blog.csdn.net/lsb2002/article/details/1322751327.深度学习系列37： 【代码实践】使用CLIP做一些多模态的事情https://blog.csdn.net/me_yundou/article/details/1232361739.两个小时浅析CLIP模型，内含原理+代码复现 /details/13669083711.多模态经典之作CLIP https://juejin.cn/post/726450334399674783012.李沐论文精读系列四：CLIP和改进工作串讲（LSeg
1.6K10编辑于 2024-09-07 - 来自专栏NLP/KG
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。 与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。 由于CLIP采用了对比学习的方法，它可以在无需为特定任务进行优化的前提下，表现出色地完成多种多模态任务。 这使得CLIP成为了一种通用的多模态预训练模型，可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。
1.3K31编辑于 2023-10-31 - 来自专栏NLP/KG
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限
多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。 与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。 由于CLIP采用了对比学习的方法，它可以在无需为特定任务进行优化的前提下，表现出色地完成多种多模态任务。 这使得CLIP成为了一种通用的多模态预训练模型，可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。 CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。
65220编辑于 2023-11-01 深度学习前沿探索：图多模态融合的注意力对齐与CLIP模型的跨模态学习
计算效率与扩展性优势 与传统多模态模型相比，CLIP在计算效率上展现出明显优势。2025年高通发布的移动端NPU专门优化了CLIP架构，在骁龙8 Gen4芯片上实现每秒120帧的多模态处理能力。 图多模态融合与CLIP模型的结合应用 在医疗影像诊断领域，图多模态融合与CLIP模型的结合正在创造革命性的突破。 这些实践案例表明，图多模态融合与CLIP模型的结合正在多个领域催生新一代智能应用。 以CLIP模型为例，其训练过程需要同时处理图像和文本两种模态的数据，当引入图结构数据时，Transformer架构的自注意力机制计算复杂度会呈现 O(n2)O(n^2) 的增长（ nn 为序列长度 这种方法在电商场景中将跨模态检索准确率提升了12.8%。 动态多模态数据的实时处理 传统CLIP模型处理的是静态的图像-文本对，而现实场景中的多模态数据往往具有动态演化特性。
1.9K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (2)
") Example 2：绘制人类骨髓细胞图谱 Data 例如，我们将由人类细胞图谱项目生成的，来自八位不同捐献者的人类骨髓单核细胞（BMNC）数据集进行了映射。 尽管我们也可以计算并应用传统的PCA投影，但在处理通过WNN分析构建的多模态参考数据时，我们更推荐使用监督式PCA（sPCA）。 spca.annoy.neighbors"]], file = "/brahms/shared/vignette-data/reftmp.idx") 查询数据集预处理 本节我们将展示如何将来自多位捐献者的骨髓样本与一个多模态骨髓参考集进行比对 hcabm40k.batches <- lapply(X = hcabm40k.batches, FUN = NormalizeData, verbose = FALSE) Mapping 接下来，我们在每位捐献者的数据集与多模态参考集之间确定锚点 = 3) p1 + p2 + plot_layout(guides = "collect") 我们还可以把所有的数据对象合并成一个统一的数据集。
42810编辑于 2024-05-17 - 来自专栏新智元
CLIP被淘汰了？LeCun谢赛宁新作，多模态训练无需语言监督更强！
新智元报道 编辑：犀牛 好困 【新智元导读】LeCun谢赛宁等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。 如此强悍的图片生成能力，得益于GPT-4o本身是一个原生多模态模型。 从最新发布的LLM来看，多模态已经成为绝对的主流。 在多模态领域，视觉表征学习正沿着两条采用不同训练方法的路径发展。 在刚刚发布的一项研究中，杨立昆、谢赛宁等研究人员探讨了一个基本问题：语言监督对于多模态建模的视觉表征预训练是否必须？ 尽管SSL模型在传统视觉任务（如分类和分割）上表现优于语言监督模型，但在最近的多模态大语言模型（MLLMs）中，它们的应用却较少。 曾在亚马逊Prime Video担任应用科学家，从事视频理解和多模态表征学习的研究，重点关注自监督方法。
30010编辑于 2025-04-09 - 来自专栏量子位
超越CLIP的多模态模型，只需不到1%的训练数据！南加大最新研究来了
女娲无限版、DALL·E2、Imagen……这些通过文字生成图像的AI绘画工具，背后的原理都是一个叫“CLIP”的模型，它是AI如何“理解”人类语义这一问题的关键。 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。 原理介绍 在介绍新方法之前，首先需要回顾一下CLIP。 CLIP的模型结构其实非常简单：包括两个部分，即文本编码器和图像编码器。 第一作者Tejas Srinivasan，是南加州大学GLAMOR实验室的一年级博士生，跟随助理教授Jesse Thomason进行多模态机器学习和语言基础领域的研究。 参考链接： [1]https://tejas1995.github.io/ [2]https://twitter.com/tejubabyface_/status/1554152177035186178
81510编辑于 2022-08-26 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(2)
oSoftMax函数：将多酚类输出值转转换为[0,1]之间的概率分布，且概率和为1. 这批数据的总量不大，但是其种类丰富，包含了基于各个任务的多轮对话数据。 这句话可以按以下思维逻辑分解:如果去掉余的两个苹果，剩下的苹果应该等分为2份，那么老大最后的苹果数量(26-2)/2=12个，老二分得的苹果比老大的多两个，则老二的苹果数量12+2=14个。 GPT-3 文本生成、多轮对话、机器翻译方面、智能问答具有优势。 GPT-3缺陷： ·无法保证生成的文章是否符合人类的价值观、是否有政治敏感和种族歧视的信息 ·其长距离上下文理解能力不够强 ·多轮对话能力有待提高。
57610编辑于 2024-09-10 - 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。 2）作为一种内在的诊断，它直接检查模型，而不需要添加学习参数。 3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
2.5K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏GPUS开发者
NV-CLIP多模态嵌入模型赋能视觉应用：高性能、可扩展、灵活集成
NVIDIA又悄咪咪地发布了一个好东西：NV-CLIP是NVIDIA NIM（NVIDIA AI微服务）平台的一部分，是一款强大的多模态嵌入模型。 让我们深入了解一下其中的一些关键应用：多模态搜索：NV-CLIP能够实现准确的图像和文本搜索，使用户能够快速浏览庞大的图像和视频数据库。这在用户需要根据文本描述查找特定视觉内容或反之的情境中特别有用。 模型：NV-CLIP基于先进的CLIP架构构建，为各种流行模型提供了优化和预生成的引擎。 NV-CLIP入门指南 部署和集成NV-CLIP非常简单，基于行业标准的API。要开始使用，只需参考NV-CLIP NIM微服务文档，其中提供了关于如何部署和使用该模型的详细说明。 综上所述，NV-CLIP作为一款强大的多模态嵌入模型，在视觉领域具有广泛的应用前景和巨大的潜力。
53110编辑于 2024-10-05 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
超越CLIP的多模态模型，只需不到1%的训练数据！南加大最新研究来了
女娲无限版、DALL·E2、Imagen……这些通过文字生成图像的AI绘画工具，背后的原理都是一个叫“CLIP”的模型，它是AI如何“理解”人类语义这一问题的关键。 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。 原理介绍 在介绍新方法之前，首先需要回顾一下CLIP。 CLIP的模型结构其实非常简单：包括两个部分，即文本编码器和图像编码器。 第一作者Tejas Srinivasan，是南加州大学GLAMOR实验室的一年级博士生，跟随助理教授Jesse Thomason进行多模态机器学习和语言基础领域的研究。 参考链接： [1]https://tejas1995.github.io/ [2]https://twitter.com/tejubabyface_/status/1554152177035186178
2K20编辑于 2022-08-29 - 来自专栏数据派THU
【CVPR2023】Vita-CLIP:通过多模态提示的视频和文本自适应CLIP
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文提出一种多模态提示学习方案，在单一统一训练下平衡有监督和零样本的性能。 将CLIP等对比图像-文本预训练模型用于视频分类，因其成本效益和具有竞争力的性能而受到关注。然而，最近在这一领域的工作面临一个权衡。对预训练模型进行微调以实现强监督性能，会导致低零样本泛化。 本文提出一种多模态提示学习方案，在单一统一训练下平衡有监督和零样本的性能。 视觉方面的提示方法满足了三个方面的需求:1)全局视频级提示对数据分布进行建模;2)局部帧级提示，为每帧提供判别式条件;以及3)用于提取浓缩视频表示的摘要提示。 我们的代码/模型发布在https://github.com/TalalWasim/Vita-CLIP.
1.1K30编辑于 2023-04-18 - 来自专栏机器之心
多模态版Llama2上线，Meta发布AnyMAL
先前的多模态 LLM 研究集中在结合文本和另一种模态的模型上，如文本和图像模型，或者集中在非开源的专有语言模型上。 如果有能够实现多模态的更好方法，将各种模态能够嵌入在 LLM 中使用，会给我们带来不一样的体验吗？ ）对齐，从而实现了交错式多模态上下文提示。 方法 方法概览 预训练模态对齐 本文使用配对的多模态数据（特定模态信号和文本叙述）对 LLM 进行预训练，从而实现多模态理解能力，如图 2 所示。 利用多模态指令数据集进行微调 为了进一步提高模型对不同输入模态的指令跟随能力，研究利用多模态指令调整（MM-IT）数据集进行了额外的微调。
65720编辑于 2023-10-04 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
，而这两部分一般参数量仅占总体参数的 2%。 2.跨模态融合层（Cross-Modal Fusion Layer）· 用于整合来自不同模态编码器的特征表示，可能采用早期融合、晚期融合或中间融合策略。 CLIP和ALIGN利用大规模的图像文本对来cmcl学习，并在图像分类任务表现出令人惊讶的zero-shot效果。多模态预训练模型下游任务下游任务包括理解和生成。 多模态融合多模态循环翻译网络(MCTN)是一种通过模态翻译学习鲁棒联合表示的神经网络模型。如图2所示，MCTN提供了两种模式的全面概述。 北大等提出CBNet https://zhuanlan.zhihu.com/p/83004945(2) 多模态预训练模型综述 https://zhuanlan.zhihu.com/p/613290595
5.8K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏我爱计算机视觉
BLIP：用更干净更多样的数据进行多模态预训练，性能超越CLIP！代码已开源！
2) 数据角度: SOTA的方法（如CLIP、ALBEF等）都在从web上收集到的图文对上进行预训练。 它分别从模型和数据角度有两个贡献: 1） 多模态编码器-解码器混合（MED）：一种用于有效多任务预训练和灵活迁移学习的新模型架构。 为了预训练一个既有理解能力又有生成能力的统一模型，作者提出了多模态混合编码器-解码器（MED），这是一个多任务模型，可以在以下三种结构之一中运行： 1) 单模态编码器，分别对图像和文本进行编码。 文本中附加了一个特定于任务的[Encode] token，[Encode]的输出嵌入被用作图像-文本对的多模态表示。 它的目的是学习图像-文本多模态表示，捕捉视觉和语言之间的细粒度对齐。ITM是一个二分类任务，给定其多模态特征，模型使用ITM头 (线性层) 来预测图像-文本对是正 (匹配) 还是负 (不匹配)。
7.1K31编辑于 2022-03-30 - 来自专栏我爱计算机视觉
中科院最新工作：基于自步课程学习实现多模态大模型CLIP在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究
本篇分享论文CLIP-VG: Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding，其工作内容是基于自步课程学习实现多模态大模型CLIP 在多模态视觉语言理解与定位任务上的迁移研究。 网络架构 图2. CLIP-VG的模型架构 由于CLIP是在图像级视觉语言对比约束下进行预训练的，因此缺乏区域级的定位能力。 为了使CLIP在定位任务上进行迁移学习，同时只适应和微调少量参数，我们只在CLIP后面连接一个仅6层的视觉语言跨模态原生的Transformer编码器。CLIP-VG的模型架构如图 2 所示。 多源自步课程自适应算法（Multi-source Self-paced Adapting，MSA） 算法2.
1.8K10编辑于 2024-01-03 agent多模态学习
二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 常用方法包括： 对比学习：如 CLIP 模型，通过训练使匹配的图文对在向量空间中距离更近，不匹配的更远。 四、多模态意图理解与任务规划 4.1 多模态意图识别 多模态意图识别旨在从用户的文本、图像、语音等多种输入中，准确判断其核心需求。 多模态分类模型：训练一个分类器，输入为多模态特征，输出为意图标签。 LLM 直接判断：利用 GPT-4V 等具备视觉能力的模型，直接分析多模态输入并输出意图。 8.4 关键技术点 图片理解：使用 CLIP 或类似模型判断图片中是否存在破损、色差等问题。 工具调用：将质检结果、订单信息等作为参数，调用售后系统 API。
60610编辑于 2026-01-15- 来自专栏AIGC 先锋科技
清华大学提出CapS-Adapter | 利用CLIP的单模态和跨模态优势，通过使用多模态支持集提高了预测准确性！
通过利用CLIP的单模态和跨模态优势，CapS-Adapter通过使用多模态支持集提高了预测准确性。 这些图像与目标分布测试集之间的CLIP相似性平均比 Baseline 方法提高了1.5%。这些图像的特征和基于标题的提示共同构成了这个基于标题的多模态支持集，为零样本分类提供了一个知识缓存。 (2) 在构建的_CapS_基础上，作者提出了_M-Adapter_（多模态- Adapter ），这是一种利用_CapS_调整视觉语言模型以适应下游任务的方法。 Method 作者的方法的整体流程如图2所示。为了克服先前无训练方法中构建的支持集与目标分布之间的差距，作者设计了一个名为_CapS_的多模态支持集及其构建方法，如图2（a）所示。 这一成就突显了整合多模态支持集以实现健壮泛化能力的潜力，强调了实例级分布特征和多模态数据处理在提高预测结果方面的有效性。
98410编辑于 2024-07-08
腾讯云开发者
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