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阿裏雲 EasyNLP 跨模態學習能力再升級,電商文圖檢索效果刷新SOTA--星空人工智能美女福利导航網

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阿裏雲 EasyNLP 跨模態學習能力再升級,電商文圖檢索效果刷新SOTA

 近日,阿裏雲機器學習 PAI 開源框架 EasyNLP進行升級發布,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結果,並且將上述模型免費開源,貢獻給開源社區。

CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一種經典的文圖跨模態檢索模型,它在大規模圖文數據集上進行了對比學習預訓練,具有很強的文圖跨模態表征學習能力。EasyNLP借鑒CLIP的輕量化、易遷移的預訓練架構,構建基於CLIP包含圖像和文本Encoder兩部分的雙流模型,同時基於商品數據,以優化電商場景的文圖檢索優化。

Fashion-Gen數據集是一個大規模的時尚場景的圖文數據集,以Fashion-Gen數據集為例,EasyNLP基於pai-clip-commercial-base-en和pai-clip-commercial-large-en這兩個模型在Fashion-Gen數據集上進行了20個epoch的微調。實驗結果表明,相比於現公布的SOTA模型(CommerceMM),電商CLIP-large模型在文到圖和圖到文的檢索結果上均有顯著提升,評測指標最高提升了8.7~15個百分點。

除此之外,電商base模型在文到圖與CommerceMM相當檢索結果下,使用了更少的參數量。由此可見,電商CLIP無論在large還是base圖像Encoder的設置下,都取得了有競爭力的電商場景跨模態檢索能力。

文到圖檢索評測結果

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圖到文檢索評測結果

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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的多模態的知識模型,覆蓋各個常見領域和任務,同時也將集成更多SOTA模型(特別是中?模型),來?持各種NLP和多模態任務,共建NLP和多模態算法庫。

Github地址:http://github.com/alibaba/EasyNLP

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