谢赛宁团队发布MetaCLIP 2模型,支持300多种语言,打破“多语言诅咒”,并提升英语性能。该模型通过扩展元数据、优化筛选算法和调整训练策略,解决了非英语数据处理难题,并在多项任务中创下新SOTA。实验显示,其在ImageNet分类准确率达81.3%,超越纯英语CLIP的80.5%;在多语言图像分类和跨语言检索任务中表现突出。此外,模型嵌入质量更优,在文化多样性任务中表现显著提升。相关论文与代码已开源。
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