让CLIP更加精简！字节豆包大模型团队首创无文本编码器方法，高效提速不掉点

主要观点总结

本文介绍了字节跳动豆包大模型团队提出的SuperClass预训练模型，该模型是一个超级简单且高效的预训练方法，无需额外的文本过滤或筛选，直接使用原始文本的分词作为多分类标签。实验结果表明，SuperClass在多种纯视觉任务和视觉语言多模态下游任务上表现出色，具有与CLIP相当或更优的Scalability。本文详细阐述了SuperClass的实现原理、技术亮点及实验结果，并讨论了其相较于CLIP的优势。

关键观点总结

关键观点1: SuperClass模型的特点

SuperClass是一个简单、高效、具有良好Scalability的预训练模型，通过舍弃文本编码器，直接使用原始文本的分词作为多分类标签，实现了对视觉模型的高效训练。

关键观点2: SuperClass与CLIP的比较

相较于CLIP，SuperClass在模型大小、数据集大小、纯视觉任务和视觉语言多模态下游任务上的表现均有所优势，同时无需文本编码器和构建大规模Batch Size，更加适合应用于大模型预训练场景。

关键观点3: SuperClass的实验结果

实验结果表明，SuperClass在各种模型大小和数据集大小上都取得了不错的精度，在纯视觉任务和多模态下游任务上的表现均优于或相当于CLIP。

文章预览

近日，字节跳动豆包大模型团队提出 SuperClass，一个超级简单且高效的预训练方法。该方法首次舍弃文本编码器，直接使用原始文本的分词作为多分类标签，无需额外的文本过滤或筛选，比 CLIP 具有更高的训练效率。  实验结果表明，SuperClass 在多种纯视觉任务和视觉语言多模态下游任务上表现出色，并且在模型大小和数据集大小方面具备与 CLIP 相同或更优的 Scalability 。本文将介绍 SuperClass 的实现原理、技术亮点及实验结果。 CLIP，可谓 AI 大模型中的“眼睛”。该模型通过将图像与文本对齐，实现了图像与语言之间的理解与关联。近些年来，CLIP 被广泛应用于视觉理解、图像问答、机器人/具身智能等多个领域，在 GitHub，该模型 Star 数量高达 25.9k。  但 CLIP 自身结构对计算量的高要求，限制其进一步应用与发展。  字节跳动豆包大模型视觉基础研究 ………………………………