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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。 以GPT-4为例，这些模型可以无缝地处理各种数据类型，包括图像和文本，从而更全面地理解信息。 与RAG相结合 这里我们将使用Clip嵌入图像和文本，将这些嵌入存储在ChromDB矢量数据库中。
2.4K11编辑于 2024-01-17 - 来自专栏ytkah
GPT-4多模态模型
GPT-4 模型是OpenAI开发的第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。 在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人 ChatGPT 一经面世，便引爆 AI 界的军备竞赛 多模态或成GPT-4最大亮点 微软 AI 技术专家 Holger Kenn 和 Clemens Sieber 对多模态 AI 的相关功能进行了介绍。 Sieber 则介绍了一些多模态 AI 产业化的潜在案例，例如多模态 AI 能够将电话呼叫的语音直接记录成文本。根据估算，该功能能为微软位于荷兰的一家大客户节省 500 个工作小时/天。 GPT-4 GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
1.7K31编辑于 2023-03-13 - 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 计算所有图像-文本对的相似度矩阵 4. 这些技术创新使得2025年的CLIP模型在性能和效率之间取得了更好的平衡，能够适应更广泛的应用场景。 4. 以下是几个主要趋势： 大语言模型与视觉模型的深度融合：GPT-4V、Claude 3等模型将语言模型的推理能力与视觉理解能力深度结合，实现更全面的多模态智能。
1.1K20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 /video/BV1SL4y1s7LQ4.多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details /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 【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
1.5K10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。 在训练过程中，CLIP会接收一张图像和一个与之相关的文本片段，并学习如何将这两个模态的信息进行关联。 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。 在训练过程中，CLIP会接收一张图像和一个与之相关的文本片段，并学习如何将这两个模态的信息进行关联。 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。
61920编辑于 2023-11-01 - 来自专栏算法一只狗
LLama4 原生多模态大模型
Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。 多模态能力：整合文本、图像与视频数据，实现跨模态任务处理。 技术细节与训练策略Llama 4采用了先进的早期融合（early fusion）机制，将文本和视觉token统一集成至模型主干架构，实现了真正的多模态统一训练。 总结与展望Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。 相比Gemini系列、GPT-4o、Claude 3、DeepSeek等主流模型，Llama 4以务实高效的技术路线，突出计算成本、推理效率与多模态能力的平衡。
77100编辑于 2025-05-01 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。 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。 不同机构使用的图数据结构各异（邻接矩阵 vs 边列表），CLIP模型的变体版本繁杂（ViT-B/32, ResNet-152×4 等），导致实际应用时出现严重的"水土不服"现象 Compatibility
1.8K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(4)
多模态大模型核心技术 1多模态的困难 困难 数据集标志困难 人工标注生成 COCO Visual Genome ... 数据表征 多模态转换 2文本多模态技术 图像生成文本方法 基于模板的图像描述方法 支持向量机(SVM) 3种元索 物体 动作 场景 基于检索的图像描述方法 搜寻相似之处 基于深度学习的图像描述方法 Transformer 的语言模型,采用自回归的编码理念,接收文本提示,生成高维的词嵌入 图像信息生成器 实现扩散模型的反向过程,去噪音生成图像的隐藏信息 图像解码器 把隐信息还原成图像 4语音多模态技术 组成：3层降采样块和3层条件上采样块 微软的 Natural Speech 2：结合了扩散模型的概念，通过使用神经语音编将语音波形转换为连续向量，然后使用解码器重建语音波形 5 视频多模态技术 挑战 可调整的低秩适配(Adaptive Low-Rank Adaptation，AdaLoRA)技术和量化压缩远程注意力(Quantized Long-Range Attention，QLoRA)技术 8 GPT-4多模型核心技术介绍
46010编辑于 2024-09-10 - 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。 最近AI圈最火的模型非GPT-4o莫属，各种风格图片持续火爆全网。 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。 其中语言监督方法，如对比语言-图像预训练（CLIP），利用成对的图像-文本数据来学习富含语言语义的表示。 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？ 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。
27110编辑于 2025-04-09 - 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。 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 。 ▊ 4.实验 4.1. 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
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。 它好用是好用，但一个大问题是数据需求太大：4亿个图像文本对、256个GPU，这对许多公司和个人都很不友好。 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。 此外，不同于CLIP从互联网收集构建了4亿个图像-文本对的数据集，BERT-VinVL模型只需不到1%的训练量，但效果并没有打折扣。 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。
80210编辑于 2022-08-26 - 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。
49910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
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。 它好用是好用，但一个大问题是数据需求太大：4亿个图像文本对、256个GPU，这对许多公司和个人都很不友好。 此外，不同于CLIP从互联网收集构建了4亿个图像-文本对的数据集，BERT-VinVL模型只需不到1%的训练量，但效果并没有打折扣。 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。 Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4
1.9K20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。 我们的代码/模型发布在https://github.com/TalalWasim/Vita-CLIP.
1.1K30编辑于 2023-04-18 多模态LLM视觉推理能力堪忧，浙大领衔用GPT-4合成数据构建多模态基准
浙江大学等提出多模态视觉推理基准。【导读】LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注，但最近浙大、中科院等机构的学者们提出，先进模型在视觉推理方面同样不足。 为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准，并设计了一种新颖的数据合成方法。无论是语言模型还是视觉模型，似乎都很难完成更抽象层次上的理解和推理任务。 最近，浙江大学、中科院软件研究所、上海科技大学等机构就联合提出了一种新的多模态基准，专门衡量模型对抽象图像的理解能力和视觉推理能力。 同样也不容易，因为我们需要的是多模态数据，但LLM无法直接生成图像，DALL-E、Stable Diffusion等图像生成模型又无法同步生成文本。 结论与限制论文最重要的贡献在于指出了当前多模态LLM在视觉推理方面的次优表现，并构建了合成数据组成的基准测试集，表明合成数据训练是一个有前景的解决方案。
43710编辑于 2024-08-08- 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
多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 （1）将图片切成16x16的小块（patch），每个块转换为一个“词向量”，再加上位置编码；（2）经过Transformer Encoder层（3）分类层4. 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。 预处理和特征提取在视觉方面，利用各种视觉预训练模型来提取裁剪对齐的人脸框架特征(即;， Clip-large, Resnet,Senet, Eva02-large.)。 In-the-wildZhuofan Wen,Fengyu Zhang,Siyuan Zhang,Haiyang Sun,Mingyu Xu,Licai Sun,Zheng Lian,Bin Liu,Jianhua Tao(4)
5.7K13编辑于 2024-05-14 - 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。 为了利用VLP模型的泛化能力，同时考虑其实现跨模态定位的可扩展性，我们在CLIP上构建模型。 C. 在多源情况下，除了模板伪标签外，我们利用基于场景图生成(SGG)工作RelTR生成的场景图关系作为伪关系标签，利用基于图像字幕(IC)工作M2 / CLIPCap 生成的标题作为伪标题标签。 图4. 图6-(a2)至(a4)和图6-(b2)至(b4)分别是在RefCOCO/+/g数据集上使用 MSA 前后三个伪标签来源和真实查询标签的特征分布对比。
1.8K10编辑于 2024-01-03 - 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)。
7K31编辑于 2022-03-30 - 来自专栏AIGC新知
Meta Llama 4 全面解析：全新的原生多模态 AI
Llama 4：原生多模态，混合专家架构，超长上下文支持。 此外，Llama4系列还整合了文本、图像和视频的统一框架，使其具备原生多模态能力。 它采用了混合专家（MoE）架构，提高了训练和回答用户查询时的效率。 接下来将带你详细了解本次llama4模型的新特性。 技术背景 Llama4 是 Meta 于 今日发布的新一代开源大语言模型系列，标志着其在多模态 AI 领域的重要突破。 原生多模态融合 Llama 4采用了原生多模态设计，能够处理和整合各种类型的数据，包括文本、视频、图像和音频，并且可以在这些格式之间转换内容。 这种设计使得Llama 4在处理多模态任务时，如图文检索、视觉问答（VQA）等场景，表现出色。
2.2K60编辑于 2025-04-07
腾讯云开发者
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