近日，阿里云機器學習 PAI 開源框架 EasyNLP進行升級發(fā)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(jié)果，并且將上述模型免費開源，貢獻給開源社區(qū)。

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是一種經(jīng)典的文圖跨模態(tài)檢索模型，它在大規(guī)模圖文數(shù)據(jù)集上進行了對比學習預訓練，具有很強的文圖跨模態(tài)表征學習能力。EasyNLP借鑒CLIP的輕量化、易遷移的預訓練架構(gòu)，構(gòu)建基于CLIP包含圖像和文本Encoder兩部分的雙流模型，同時基于商品數(shù)據(jù)，以優(yōu)化電商場景的文圖檢索優(yōu)化。

Fashion-Gen數(shù)據(jù)集是一個大規(guī)模的時尚場景的圖文數(shù)據(jù)集，以Fashion-Gen數(shù)據(jù)集為例，EasyNLP基于pai-clip-commercial-base-en和pai-clip-commercial-large-en這兩個模型在Fashion-Gen數(shù)據(jù)集上進行了20個epoch的微調(diào)。實驗結(jié)果表明，相比于現(xiàn)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(jié)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(jié)果下，使用了更少的參數(shù)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(tài)檢索能力。

文到圖檢索評測結(jié)果

圖到文檢索評測結(jié)果

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(tài)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(tài)任務，共建NLP和多模態(tài)算法庫。

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