近日，阿里云機(jī)器學(xué)習(xí) PAI 開源框架 EasyNLP進(jìn)行升級發(fā)布，推出了融合了豐富電商場景知識的CLIP模型，在電商文圖檢索效果上刷新了SOTA結(jié)果，并且將上述模型免費(fèi)開源，貢獻(xiàn)給開源社區(qū)。
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一種經(jīng)典的文圖跨模態(tài)檢索模型，它在大規(guī)模圖文數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對比學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練，具有很強(qiáng)的文圖跨模態(tài)表征學(xué)習(xí)能力。EasyNLP借鑒CLIP的輕量化、易遷移的預(yù)訓(xùn)練架構(gòu)，構(gòu)建基于CLIP包含圖像和文本Encoder兩部分的雙流模型，同時(shí)基于商品數(shù)據(jù)，以優(yōu)化電商場景的文圖檢索優(yōu)化。
Fashion-Gen數(shù)據(jù)集是一個(gè)大規(guī)模的時(shí)尚場景的圖文數(shù)據(jù)集，以Fashion-Gen數(shù)據(jù)集為例，EasyNLP基于pai-clip-commercial-base-en和pai-clip-commercial-large-en這兩個(gè)模型在Fashion-Gen數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了20個(gè)epoch的微調(diào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于現(xiàn)公布的SOTA模型（CommerceMM），電商CLIP-large模型在文到圖和圖到文的檢索結(jié)果上均有顯著提升，評測指標(biāo)最高提升了8.7～15個(gè)百分點(diǎn)。
除此之外，電商base模型在文到圖與CommerceMM相當(dāng)檢索結(jié)果下，使用了更少的參數(shù)量。由此可見，電商CLIP無論在large還是base圖像Encoder的設(shè)置下，都取得了有競爭力的電商場景跨模態(tài)檢索能力。
文到圖檢索評測結(jié)果
圖到文檢索評測結(jié)果
目前，電商CLIP可在EasyNLP中直接安裝使用，在未來，EasyNLP框架會集成更多NLP的多模態(tài)的知識模型，覆蓋各個(gè)常見領(lǐng)域和任務(wù)，同時(shí)也將集成更多SOTA模型（特別是中?模型），來?持各種NLP和多模態(tài)任務(wù)，共建NLP和多模態(tài)算法庫。
Github地址：https://github.com/alibaba/EasyNLP
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