LLM2CLIP：创新性的多模态训练方法为了应对CLIP在处理长文本时的不足，复旦大学和微软的研究人员提出了LLM2CLIP这一新方法。该方法通过替换CLIP的原始文本编码器，将LLM的强大知识引入到CLIP模型中，从而实现视觉和文本信息的更好融合。关键创新：替换文本编码器与对比训练LLM2CLIP的核心创新之一是直接替换CLIP的文本编码器。传统上，CLIP的文本编码器并未能很好地处理长文本的复杂性，而LLM则通过其强大的语言模型能力，能够更清晰地理解长文本中的细节和语义。这一替换使得CLIP在处理复杂文本时能够更加高效，尤其在图像-文本匹配任务中，表现得更加出色。除此之外，LLM2CLIP还引入了一种名为“对比优化微调”（caption contrastive fine-tuning）的技术，帮助改进LLM对图像描述的理解。通过这种方法，LLM的能力得到了显著增强，不仅能够更好地区分不同的图像描述，还能将这些描述与图像进行更加精准的匹配。微调与数据集的使用为了验证LLM2CLIP的有效性，研究人员在多个数据集上进行了实验。主要使用了CC-3M数据集，这是一组包含图像和对应文本描述的大规模数据集。通过对该数据集的微调，LLM2CLIP在图像-文本检索任务中表现得比传统的CLIP和EVA模型更为优越。在实验中，研究人员测试了不同大小的数据集对模型性能的影响。结果表明，使用增强后的图像描述进行训练，能够有效提高性能。而当使用未经训练的语言模型时，CLIP的表现反而变差。这也表明了微调的重要性。通过适当的数据增强和对比优化，LLM2CLIP在图像-文本匹配任务中成功超越了现有的SOTA（State of the Art）模型，取得了16.5%的性能提升。
