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// ◉ 多模态与视觉

SigLIP

用逐对 sigmoid 损失代替 softmax 对比损失,训练更省更稳。

SigLIP (Sigmoid Loss) 2023 进阶 核心

通俗解释

每个图文对单独判断“是否匹配”,不需要在整批上做归一化,小 batch 也能训好、更易扩展。常被用作开源视觉语言模型的视觉编码器。

用在哪里:PaliGemma、Gemma 3 等 VLM

时间轴 · 前置 → 当前 → 后继

2021 CLIP 图文对比学习2023 SigLIP

01原始论文

Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training

Xiaohua Zhai, Basil Mustafa, Alexander Kolesnikov, et al. · 2023

arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API

02知识位置

左边先学;右边是学完它之后可以学的。

先学

SigLIP

学完可以学

  • 图谱里暂无后继

相关:视觉指令微调(LLaVA)

CLIP 图文对比学习视觉指令微调(LLaVA) SigLIP

左:前置 · 右:后继 · 虚线:相关。看完整关系图 →

03学习资料

官方文档、图解、课程和参考实现,链接都核对过。

04在课程里哪里学

给 AI 读 / 数据说明

数据更新于:AI 算法图谱与课程体系(北京时间)