研究团队并不打算完全取代现有的语言监督模型，而是旨在深入理解视觉自监督方法在多模态应用上的潜在能力和局限性。尽管在传统的视觉任务如分类和分割等方面，SSL模型常常表现更佳，但它们在多模态大语言模型（MLLMs）应用时却少之又少，这是因为这两种方法在视觉问答（VQA）任务中的性能差异显著，尤其是在光学字符识别（OCR）和图表解读任务上。
在最近的AI浪潮中，LeCun与谢赛宁及其研究团队推出的Web-SSL模型如同一道闪电，撕开了多模态学习的黑暗天空，让传统的CLIP模型不得不开始颤抖。在此背景下，新智元为您揭示这项颠覆性的研究及其潜力。
1. LeCun等研究人员通过新模型Web-SSL验证了SSL在多模态任务中的潜力，证明其在扩展模型和数据规模后，能媲美甚至超越CLIP。 2.
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在视觉问题解答（VQA）等多模态环境中，当前视觉自监督学习（SSL）的表现还比不上语言图像预训练（CLIP）。这种差距通常归因于语言监督引入的语义，尽管视觉 SSL 模型和 CLIP 模型通常在不同的数据上进行训练。
在视觉问题解答（VQA）等多模态环境中，当前视觉自监督学习（SSL）的表现还比不上语言图像预训练（CLIP）。这种差距通常归因于语言监督引入的语义，尽管视觉 SSL 模型和 CLIP 模型通常在不同的数据上进行训练。
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