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CLIP模型中文本-图像模态差距的原因与意义
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原文英文，约2900词，阅读约需11分钟。
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内容提要
语义嵌入是现代AI模型的核心，嵌入理论有两个部分：AI模型创建向量表示事物，向量之间的空间关系表示事物之间的关系。多模态模型中存在模态差距，即图像和文本在嵌入空间中的位置相距较远。这是结构性问题，可能没有解决方案。训练温度和对比学习也会影响模态差距。解决这个问题可能具有广泛的影响。
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关键要点
- 语义嵌入是现代AI模型的核心，包括文本和图像的向量表示。
- 多模态模型中存在模态差距，图像和文本在嵌入空间中的位置相距较远。
- 模态差距是结构性问题，可能没有解决方案，影响模型的性能。
- 训练温度和对比学习会影响模态差距，训练温度过低会导致模型学习缓慢。
- 对比学习的标准实践可能会无意中加剧模态差距。
- 模型的初始化偏差（锥形效应）是模态差距的主要来源之一。
- 高温训练可以缩小模态差距，但可能会影响模型的整体性能。
- 不匹配的图像-文本对可能会导致模型学习不准确，进一步加大模态差距。
- 多模态差距为研究AI模型中的新兴语义现象提供了机会，可能影响多语言嵌入模型。
- 模型可能在未被察觉的情况下编码其他偏见，需进一步研究。
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