在人工智能领域,多模态对齐始终是制约跨模态检索性能的关键瓶颈。以CLIP为代表的对比学习模型虽然实现了图像-文本的联合嵌入,但在实际应用场景中仍面临语义鸿沟、细粒度失配、数据偏差等核心问题。本文从工程实践角度出发,深入剖析CLIP模型的底层缺陷,并提出五项具有可操作性的改进方案。 1....
技术Geek,分享技术学习路上的解决方案,喜欢我的文章就关注我
在人工智能领域,多模态对齐始终是制约跨模态检索性能的关键瓶颈。以CLIP为代表的对比学习模型虽然实现了图像-文本的联合嵌入,但在实际应用场景中仍面临语义鸿沟、细粒度失配、数据偏差等核心问题。本文从工程实践角度出发,深入剖析CLIP模型的底层缺陷,并提出五项具有可操作性的改进方案。 1....