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4月24日,Meta公司发布WebSSL系列模型,参数规模3亿至70亿,基于纯图像数据训练,旨在探索无语言监督的视觉自监督学习潜力。WebSSL模型在Hugging Face平台上发布,采用DINO和Vision Transformer架构,仅使用MetaCLIP数据集的20亿张图像子集训练,排除语言监督影响。实验显示,WebSSL在OCR和图表任务中表现优异,尤其在OCR和ChartQA任务中超越CLIP达13.6%。随着参数规模增加,WebSSL在VQA任务上的表现呈近似对数线性提升,而CLIP在超30亿参数后趋于饱和。此外,WebSSL在传统基准测试中表现强劲,部分场景优于MetaCLIP和DINOv2。

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