MetaCLIP是一种以数据筛选为核心的对比语言方法，在多个标准基准测试中优于CLIP。在零样本ImageNet分类中，MetaCLIP达到了70.8%的准确率，并在1B数据的情况下保持相同的训练预算达到了72.4%的准确率。