1 算法简介
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型是一种多模态预训练神经网络，由OpenAI在2021年发布，是从自然语言监督中学习的一种有效且可扩展的方法。CLIP在预训练期间学习执行广泛的任务，包括OCR，地理定位，动作识别，并且在计算效率更高的同时优于公开可用的最佳ImageNet模型。该模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学习图像和文本之间的对齐关系。该模型具有多模态学习的能力，能够同时理解图像和文本两种不同模态的信息，并在它们之间建立联系。CLIP模型在多个领域都展现出了强大的应用潜力，包括图像分类、图像检索、文本生成、多模态搜索等，尤其适用于零样本学习任务，即模型不需要看到新的图像或文本的训练示例就能进行预测。
2 算法原理
CLIP模型由图像编码器和文本编码器两部分组成。图像编码器负责将图像转换为特征向量，可以是卷积神经网络（如ResNet）或Transformer模型（如ViT），见图1；文本编码器则负责将文本转换为特征向量，通常是一个Transformer模型，见图2，这两个编码器通过共享一个向量空间来实现跨模态的信息交互与融合。
图1：图形编辑器Image Encoder架构
图2：文本编辑器Text Encoder架构
CLIP的工作原理可以概括为“对比学习”。对比学习是一种学习相似性度量的方法，其核心思想是通过将同一组数据中的不同样本对进行比较，来学习它们之间的相似度或差异度。在CLIP模型中，对比学习被用来训练模型学习视觉和语言的相互关系。
CLIP模型训练分为三个阶段：
（1）Contrastive pre-training：预训练阶段，使用图片-文本对进行对比学习训练；
（2）Create dataset classifier from label text：提取预测类别文本特征；
（3）Use for zero-shot predictiion：进行 Zero-Shoot 推理预测。
图3：CLIP网络结构图
具体来说，在预训练阶段，CLIP通过对比图像和文本的向量表示，学习它们之间的匹配关系。模型会接收一批图像-文本对作为输入，并尝试将匹配的图像和文本向量在共同的语义空间中拉近，而将不匹配的向量推远，也就是计算类别标签与预测的余弦相似度，相似度最高的标签即是预测的分类结果，这种学习方式使得CLIP能够捕捉到图像和文本之间的深层语义联系，实现跨模态理解。不同于以的分类网络的类别数量是固定的，CLIP给了我们很高的自由度去设置“多项选择题”提供给网络的分类标签不仅数量不固定，内容也是自由的，摆脱了事先定好的分类标签。
此外，在训练过程中，CLIP采用了对比损失函数，包括对比损失（通过最大化正确图像-文本对的相似性和最小化错误图像-文本对的相似性来训练模型）和分类损失（用于训练模型对图像和文本进行多任务分类），这是对称的，意味着对于每个图像-文本对，模型会计算两个方向的损失：图像到文本和文本到图像。这种对称性确保了模型在两个方向上都能有效地学习匹配关系。
3 算法应用
CLIP多模态训练模型的应用范围广泛，包括但不限于零样本学习、图像分类、文本-图像检索、文本到图像生成以及开放领域的检测分割等任务。这些应用展示了CLIP模型在处理多模态数据时的强大能力和广泛适用性。在医学领域，上海交通大学与上海人工智能实验室联合团队提出了PMC-CLIP模型，从科学文献中构建高质量医疗多模态数据集—PMC-OA数据集，其在规模和丰富程度上超过了以往的工作，涵盖了更丰富的疾病、器官和影像模态，基于该数据集，PMC-CLIP模型在图文互搜、图像分类、视觉问答等下游任务上均能够显著提升性能，具体的数据处理与预训练模式见图4。近年来，CLIP在医学成像领域也受到越来越多的关注，因为它能够编码视觉模型中的广泛知识。在医学领域，现有的CLIP研究可分为两类，一是改进的CLIP预训练（refined CLIP pre-training），二是基于CLIP的应用（CLIP-driven application）。前者试图将CLIP预训练范式，应用到医学图像和相应的临床报告中，以满足医学成像领域的特定要求；后者致力于将预训练的CLIP模型作为所提出方法的关键组成部分，实现各种临床任务（如胸部疾病诊断、多器官分割）。
图4：PMC-CLIP的Data Pipeline与预训练模式
在中医药信息化发展方面，CLIP也有一些潜在的应用场景值得我们探索，例如CLIP模型可以用于识别中药材的图像，通过学习大量的中药材图像和对应的文本描述，模型能够识别和分类不同的中药材；帮助分析和理解中医药文献中的图像和文本内容，提取关键信息；结合中医的四诊（望、闻、问、切）信息，CLIP模型可以辅助构建智能诊断系统，通过分析患者的舌象、面色等图像信息，结合症状描述，辅助医生进行诊断和治疗建议；帮助构建中医药知识图谱，促进中医药信息的组织和检索，等等。在实际应用中，CLIP模型需要针对中医药领域的特定需求进行适当的调整和优化，例如，通过在中医药相关的数据集上进行微调，以提高模型在该领域的性能和准确性。此外，结合中医药专家知识，可以进一步提升模型的解释能力和应用价值。值得注意的是，CLIP模型在中医药领域的应用还处于探索阶段，需要更多的研究和实践来验证其有效性和可行性。
4 小结
CLIP技术的出现，标志着多模态学习领域的一次重要突破。它不仅打破了语言与视觉之间的界限，还为人工智能的未来发展开辟了新的道路。然而，CLIP模型也面临着一些挑战，如细粒度分类表现不佳、对未见过的图片类型表现一般、模型训练需要大量的数据和计算资源等，这在一定程度上限制了其普及和应用。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，我们相信CLIP将在更多领域发挥重要作用，帮助我们更好地把握人工智能的发展脉搏，推动技术的创新和应用。
[1] WEIXIONG LIN, ZIHENG ZHAO, XIAOMAN ZHANG, et al. PMC-CLIP: Contrastive Language-Image Pre-training Using Biomedical Documents[C]. //Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2023: 26th International Conference, Vancouver, BC, Canada, October 8-12, 2023, Proceedings, Part VIII. 2023:525-536.
[2] CLIP（多模态大模型）_clip模型-CSDN博客.见于2024年9月4日.
https://blog.csdn.net/_/article/details/.
[3] 多模态模型之CLIP模型简介-CSDN博客.见于2024年9月4日.
https://blog.csdn.net/yiqiedouhao11/article/details/.
[4] 【CLIP综述】CLIP在医学影像中的应用（一）_pmc-clip-CSDN博客.见于2024年9月4日.https://blog.csdn.net/_/article/details/.
[5] 【CLIP综述】CLIP在医学影像中的应用（二）_医学clip-CSDN博客.见于2024年9月4日.https://blog.csdn.net/_/article/details/.
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到此这篇预训练语言模型（预训练语言模型 邵浩）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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