2024年11月21日 · llm2clip 为多模态学习提供了一种新的范式，通过整合 llm 的强大功能来增强 clip 模型。 其在图像-文本检索、跨语言应用和长文本理解方面的出色性能，突显了其作为构建更强大、更通用的多模态系统的潜力。

2024年11月8日 · In this paper, we propose LLM2CLIP, a novel approach that embraces the power of LLMs to unlock CLIP’s potential. By fine-tuning the LLM in the caption space with contrastive learning, we extract its textual capabilities into the output embeddings, significantly improving the output layer’s textual discriminability.

2025年2月14日 · 在此背景下，来自同济大学和微软的研究团队提出了 llm2clip。这一创新方法将 llm 作为 clip 的强力 「私教」，以少量数据的高效微调为 clip 注入开放世界知识，让它能真正构建一个的跨模态空间。在零样本检索任务上，clip 也达成了前所未有的性能提升。

CLIP模块由Visual Abstractor和Visual Encoder组成，预训练阶段微调这两个模块，使得CLIP模块能够对语言模块对齐（抽取的图像信息与word embedding具有高度的相似性），微调阶段冻结CLIP模块，基于LoRA的方式微调LLaMA实现域自适应。

2024年11月21日 · 近年来，基于对比学习的语言-图像预训练模型（Contrastive Language- Image Pre-training，CLIP）在提取图像和文本的语义特征方面取得了重大进展。 这些模型能够很好地捕捉图像中的所有语义细节，具备强大的特征表示能力和良好的泛化 性能，被广泛应用于开放世界识别、多模态大语言模型（MLLMs）、2D和3D图像生成等下游任务中。 然而，传统的CLIP模型主要关注图像整体内容，难以在图像中指定关注的目标区域，这限制了它在需要细粒度控制和编辑 …

2024年9月2日 · 对比语言—图像 预训练模型 （Contrastive Language- Image Pretraining，CLIP）是一种 深度学习 模型，专门用于同时处理图像和文本数据。 CLIP 的核心步骤如下：首先，利用视觉编码器和文本编码器，将图像和文本分别嵌入到相同的向量空间中；然后，通过对比学习的方法，使正确的图像-文本对之间的相似度最大化，错误的图像-文本对之间的相似度最小化。 这个过程在大规模数据集上进行预训练，使模型能够在无监督的情况下学习到 …

2023年9月12日 · LLM plugin for embedding images and text using CLIP. Install this plugin in the same environment as LLM. Once you have installed an embedding model you can use it to embed text like this: Or an image like this: Embeddings are more useful if you store them in a database - see the LLM documentation for details.

Lenovo Legion Toolkit（LLT）是为联想拯救者笔记本电脑打造的轻量工具集，可以实现联想全家桶（如：联想电脑管家、Legion Zone、Lenovo Vantage）中的大部分功能。 目前仅完美适配拯救者和Ideapad Gaming系列机型，其他机型请自行测试，不承担任何后果

2022年4月15日 · LLT滤波器是广发证券短线择时研报提出的一种滤波器，旨在过滤股市中的低频波动留下高频波动，以便择时，是一种2阶的滤波器。 这一趋势跟踪策略的核心思路是把股市波动当做我们平时所见的信号波处理。 信号传输过程中经常被噪音所干扰，所以通信领域大量使用滤波器函数来过滤不需要的频率的波动。 若要发现股市中的“大浪”，我们需要把高频率的“小浪”过滤掉，于是股市趋势跟踪策略在通信领域就被转化成寻找股市波动中表现优良的滤波器的任务。 …

2018年2月16日 · LLT滤波器是广发证券短线择时研报提出的一种滤波器，旨在过滤股市中的低频波动留下高频波动，以便择时，是一种2阶的滤波器。 这一趋势跟踪策略的核心思路是把股市波动当做我们平时所见的信号波处理。 信号传输过程中经常被噪音所干扰，所以通信领域大量使用滤波器函数来过滤不需要的频率的波动。 若要发现股市中的“大浪”，我们需要把高频率的“小浪”过滤掉，于是股市趋势跟踪策略在通信领域就被转化成寻找股市波动中表现优良的滤波器的任务。 …