视觉编码器对比：CLIP与SigLIP在多模态大模型中的零样本对齐性能分析 大家好，今天我们要探讨的是多模态大模型中至关重要的视觉编码器，重点对比分析CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）和SigLIP（Significance-Aware Language-Image Pre-training）这两种模型在零样本对齐方面的性能表现。我们将深入了解它们背后的原理，剖析它们的优势与局限性，并通过代码示例来说明如何在实际应用中使用它们。 1. 多模态大模型与视觉编码器的重要性 多模态大模型旨在理解和生成涉及多种模态（例如文本、图像、音频等）的信息。这类模型在图像描述、视觉问答、跨模态检索等领域展现出强大的能力。而视觉编码器作为多模态大模型的重要组成部分，负责将图像转化为模型可理解的特征向量。视觉编码器的性能直接影响着整个多模态模型的表现。 零样本学习是指模型在训练过程中没有见过目标任务的特定类别或数据的能力。在多模态领域，零样本对齐意味着模型能够将图像和文本在语义空间中进行有效的匹配，即使它从未在特定类别的图像文本对上进行训练。这对于提升 …