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CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K

CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K

基于DataComp-1B数据集训练的零样本图像分类器

CLIP ViT-L/14是一个基于DataComp-1B大规模数据集训练的多模态模型。在ImageNet-1k上达到79.2%的零样本分类准确率，可用于图像分类、检索等任务。该模型主要面向研究社区，旨在促进对零样本和任意图像分类的探索。由stability.ai提供计算资源支持，不建议直接用于部署或商业用途。

OpenCLIPCLIP模型多模态模型零样本图像分类Github开源项目HuggingfaceDataComp-1B
GitHubHugging Face论文文档

项目介绍

CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K是一个基于CLIP模型架构的视觉-语言预训练模型。该项目由研究人员使用OpenCLIP框架,在DataComp-1B数据集上进行了大规模训练,旨在推动零样本图像分类和多模态学习等领域的研究进展。

模型详情

该模型采用了ViT-L/14的视觉骨干网络结构,在包含14亿个图文对的DataComp-1B数据集上进行了训练。训练过程在stability.ai提供的大规模计算集群上完成。这种大规模数据集和强大的计算资源的结合,使得模型能够学习到丰富的视觉-语言表征。

使用场景

作为一个研究性质的输出,该模型主要面向研究社区使用。研究人员可以利用它来探索零样本图像分类、跨模态检索等任务,也可以将其作为基础模型进行下游任务的微调。此外,该模型还可用于研究人工智能模型的社会影响等跨学科研究。

训练细节

模型在DataComp-1B数据集上进行了训练,该数据集包含14亿个从公开互联网爬取的图文对。值得注意的是,这是一个未经筛选的大规模数据集,可能包含不适当的内容。研究人员建议仅将其用于研究目的,并谨慎查看数据样本。

评估结果

研究人员在38个数据集上对模型进行了全面评估。在ImageNet-1k零样本分类任务上,模型达到了79.2%的top-1准确率,展现了强大的迁移学习能力。详细的评估结果可以参考相关论文。

开源贡献

该项目的开源为研究人员提供了宝贵的资源,有助于推动大规模多模态模型训练和处理未经筛选数据集等方面的研究。研究人员希望通过开放数据集和模型,能够促进对此类大规模模型特性和安全性的透明研究。

总的来说,CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K项目为视觉-语言预训练模型的研究提供了一个强大的基准,有望推动相关领域的进一步发展。

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