前言

多模态嵌入（Multimodal Embedding）是指将来自不同模态（如文本、图像、音频、视频等）的数据映射到一个统一的向量空间的技术。 其核心概念在于，通过这种映射，不同模态的数据可以在同一个语义空间中进行比较、关联和融合，从而实现对多模态信息的联合理解和处理。例如，可以将一张猫的图片和一段描述“一只可爱的小猫”的文本映射到向量空间中相近的位置，即使它们的数据类型完全不同。这种技术的目标是让机器能够像人类一样，综合运用多种感官信息来理解世界。

图片的嵌入

我们先来了解一下最常用的 Clip 模型。

Clip

openai/CLIP 是 OpenAI 开源的一个跨模态模型代码库，全名是 Contrastive Language–Image Pre-training。它的主要功能是将图像和文本映射到同一个特征空间，从而实现图文之间的相似度计算。

CLIP 通过大规模训练，让模型可以：

• 将一张图片和一段描述该图片的文字编码成向量表示。
• 在这个向量空间中，相似的图像和文本会靠得很近。
• 支持图文检索、零样本图像分类、文本引导的图像搜索与排序等任务。

模型名称

这里再说一下 Clip 模型名称的释义，OpenAI 在 GitHub 和 HuggingFace 都提供了使用模型的示例，但是两边提供的模型名称却又有差异，在 GitHub 上是 ViT-B/32 而在 HuggingFace 是 openai/clip-vit-base-patch16 之类的，其实二者是相似的。

名称	说明
ViT	Vision Transformer 模型架构
B	Base 规模（通常表示 12 层 Transformer）
/32 或 -32	图像 patch size = 32，即图像被切成 32×32 的小块处理

openai/clip-vit-base-patch16 是 HuggingFace 上的模型名称，对应的含义如下：

名称部分	含义
openai/clip	表示来源是 OpenAI 的 CLIP 模型
vit-base	表示使用 Vision Transformer Base 架构
patch16	表示图像被切成 16×16 的小 patch（分辨率更高，模型也更大）

总的来说如下

模型名称	来源	patch size	等价写法	是否等价模型
ViT-B/32	OpenAI 官方论文	32×32	ViT-B-32	✅ 同结构
ViT-B-32	open_clip / HuggingFace	32×32	ViT-B/32	✅ 同结构
clip-vit-base-patch16	HuggingFace	16×16	ViT-B/16	❌ 不同结构（更精细）

因此，使用 clip 时，如果更在意速度和模型大小，那么可以使用 patch size= 32 的模型，如果更在意精度就需要选择 patch size = 16 的模型

在 HuggingFace 是 OpenAI 提供了以下四种 clip 模型，large 系列的模型参数更大，自然也是更加的精确。

下面我们选择 HuggingFace 上 clip-vit-base-patch16 进行后续示例的学习，实际生产环境可以选择更大更强或者其他的模型。

image-text 相似度

import time

import numpy as np
import torch
from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

model_name = "openai/clip-vit-base-patch16"

model = CLIPModel.from_pretrained(model_name)
processor = CLIPProcessor.from_pretrained(model_name)
image = Image.open("cat.jpg")

start = time.time()


def get_image_features():
    with torch.no_grad():
        # 你也可以在这里对图片进行一些特殊处理，裁切、缩放、超分、重新取样等等
        inputs = processor(images=image, return_tensors="pt", padding=True, use_fast=True)
        # 使用模型处理图片的 Tensor 数据，获取图片特征向量
        image_features = model.get_image_features(inputs.pixel_values)[0]
        print(image_features.shape)
        # 计算整个处理过程的时间
        end = time.time()
        print('%s Seconds' % (end - start))

torch.Size([512])
0.21516799926757812 Seconds

可以看到通过 clip 进行嵌入处理后，返回结果是一个 512 大小的向量。

clip 同时支持文本和图片的嵌入，因此我们可以将二者同时嵌入之后，看看物理世界中相似的文本和图片是否有着相似的嵌入。

我们使用以上三张小猫、小狗和小孩的图片，同时定义他们的文字描述，然后对图片和文本同时进行嵌入操作，之后进行相似度的计算。

images = [Image.open("cat.jpg"), Image.open("dog.jpeg"), Image.open("child.jpeg")]
labels = ["a photo of a cat", "a photo of a dog", "a photo of a child"]

def image_text_similarity():
    with torch.no_grad():
        inputs = processor(text=labels, images=images, return_tensors="pt",
                           padding=True)
        outputs = model(**inputs)
        logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
        probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities
        result = np.around(probs.cpu().detach().numpy(), 2)
        print('logits_per_image:', result)

相似度结果矩阵

[[0.97 0.   0.03]
 [0.   0.99 0.01]
 [0.   0.   1.  ]]

相似度矩阵的解读方法

• 每行对应一个图像
• 每列对应一个文本标签
• 数值表示图像与文本匹配的概率

从结果来看，可以说 clip 的表现非常出色，对于猫、狗、小孩的嵌入结果和文字描述的嵌入结果几乎完全一致。

下面我们增加一些难度，用一些有些歧义的图片，尝试让 clip 去解读

相似度矩阵如下

[[1.   0.   0.   0.  ]
 [0.   0.97 0.02 0.01]
 [0.   0.   1.   0.  ]
 [0.   0.02 0.01 0.97]]

从结果来看 clip 认为第一张长着鸭子嘴巴的兔子 100% 就是兔子，第二张图片有 97% 的概率是一匹马，第三张半人马战士的图片效果为 100% （可能训练用的数据集中包含这张著名的图片了），最后一张有女人和马的概率有 97%，其余数值基本也符合预期。

下面我们故意修改图片的描述，使其和图片内容有差异。

labels2 = ["a photo of a duck", "a photo of a cat", "a photo of a woman", "a photo of a horse"]

在这个描述里，我们认为第一张图片是鸭子，第二张图片是猫，第三张图片是一个女人，第四张图片中只有马，再次看看嵌入后返回的相似度矩阵。

[[0.93 0.05 0.02 0.01]
 [0.   0.   0.   1.  ]
 [0.   0.   0.71 0.28]
 [0.   0.   0.38 0.62]]

• clip 分析对于第一张图片为鸭子的概率虽然有 93%，但其实低于之前兔子 100% 的概率
• 第二行只有第四列是 100%，其余为 0 ，这张只有马的图片，精确的符合第四列的文本描述
• 第三行，半人马战士的图片没有被识别为鸭子或者猫，被识别为 woman 的概率是 71%，马的概率是 28%
• 第四行，女人和马同时存在的照片同样没有被识别为鸭子或者是猫，被识别为 woman 和 horse 的概率似乎也和整张图片中 woman 和 horse 的占比相当。

再次证明，clip 很强（要知道这里使用的还不是 large 系列的模型）

运用场景

可以看到，支持文本和图像的多模态嵌入非常有用，基于此我们可以做很多事情。

1. 图文检索 给定一张图片，找到描述这张图片的文字（或反过来）。 用于搜索引擎、相册搜索等。

2. 零样本分类 不需要重新训练，只需给出类别的自然语言描述，就可以对图片进行分类。

3. 文本引导的图像生成（配合 DALL·E、Stable Diffusion） CLIP 可以用于打分：文本和图像是否匹配。例如在 Stable Diffusion 里常用作CLIP guidance。

4. 图像聚类与搜索 用 CLIP 向量对图像进行聚类或最近邻检索，适用于图像推荐、视觉搜索系统等。

图片文本嵌入的模型

当然除了 openai/clip ,还有其他支持文本、图片嵌入的模型。

模型名称	机构/团队	主要特点	支持模态	开源链接/平台
CLIP	OpenAI	对比学习，图文共享嵌入空间，强大的零样本能力，ViT/ResNet 图像编码器，Transformer 文本编码器	图像、文本	GitHub: openai/CLIP
OpenCLIP	LAION / mlfoundations	CLIP 的开源实现，更大模型（如 ViT-G/14），更广泛数据集训练	图像、文本	GitHub: mlfoundations/open_clip
Chinese-CLIP	阿里达摩院 / OFA-Sys	针对中文优化，约2亿中文图文对训练，两阶段预训练策略，RoBERTa 文本编码器	图像、文本	GitHub: OFA-Sys/Chinese-CLIP ; ModelScope
GME (General MultiModal Embedding)	通义实验室 (阿里)	基于 Qwen2-VL MLLM，统一多模态表征，对比学习，指令调优，支持文本、图像、图文组合等，在 UMRB 基准表现优异，富文本图片检索能力强	文本、图像、图文组合	ModelScope ; Hugging Face: Alibaba-NLP/gme-Qwen2-VL-2B-Instruct, Alibaba-NLP/gme-Qwen2-VL-7B-Instruct
ImageBind	Meta AI	将图像与文本、音频、深度、热成像、IMU 数据等多种模态对齐到统一嵌入空间，利用图像作为“枢纽”模态实现跨模态“涌现对齐”	图像、文本、音频等六种	GitHub: facebookresearch/ImageBind
Nomic Embed Multimodal	Nomic AI	处理 PDF、图像、论文、图表等复杂文档，支持交错文本和图像输入，无需 OCR，ColNomic Embed Multimodal 7B 在 Vidore-v2 基准 SOTA	文本、图像、PDF 等	Hugging Face 等平台
Jina-CLIP (jina-clip-v1/v2)	Jina AI	针对原始 CLIP 优化，v1 提升纯文本检索和图像检索性能，v2 支持 89 种语言图像检索，更高分辨率，Matryoshka 表征	图像、文本	Hugging Face: jinaai/jina-clip-v1
BGE-VL	北京智源人工智能研究院 (BAAI)	基于 MegaPairs 合成数据集训练，提升多模态检索（组合图像检索、多模态文档检索）多任务能力	图像、文本	Hugging Face: BAAI/BGE-VL-MLLM-S1 等
PreFLMR	剑桥大学	预训练细粒度后期交互多模态检索器，用于构建多模态 RAG，在 M2KR 数据集预训练	图像、文本	Hugging Face: cambridgeltl/PreFLMR_ViT-B/L/G
Leopard	圣母大学、腾讯 AI Lab、UIUC	处理文本丰富图像，自适应高分辨率编码，像素洗牌技术压缩视觉序列，适用于多页文档理解、数据可视化、网页理解	图像、文本	GitHub 等平台
OFA (One-For-All)	阿里巴巴达摩院	统一序列到序列框架处理多种模态和任务（图像描述、视觉定位、文本生成等），支持中文多模态任务	图像、文本	GitHub: OFA-Sys/OFA

这些模型有不同的侧重点，有不同的架构，但是他们都非常强大，实际中我们需要结合自身数据的特点，选择合适的模型进行对数据的嵌入处理。

小结

通过 clip 的简单应用，可以看到嵌入技术的运用，使得计算机可以更好的理解人类眼中的世界，建立起图片和文本之间的桥梁，使得我们可以借助这项技术完成很多之前觉得不可思议的事情。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等

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