问题

现有SOTA视觉模型预测一组固定的预定对象类别，因此限制了它们的通用性和可用性，因为额外的标签需要进行明确定义；
作者从互联网收集的 4 亿（图像，文本）对的数据集上从头开始学习 SOTA 图像表示，经过预训练后，自然语言用于参考学到的视觉概念，零样本迁移模型到下游任务；在30个不同视觉数据上测试，该模型非常重要地转移到大多数任务，并且通常与完全监督的基线相比具有竞争力，而无需任何数据集特定的训练。

方法

自然语言监督

跟其他训练方式相比，自然语言监督有以下优势：
1、与常规图像分类标定相比，自然语言更容易扩展，因为其不像图像分类中标签为N个中1个最合适标签；可从大量互联网文本中学习；
2、与无监督、半监督方法相比，自然语言监督不只是学习表征，并且将表征与语言联系起来，从而实现zero-shot迁移；

数据集

作者构建一个新数据集，包括4亿图像文本对，共50万个文本序列，每个文本序列对应多达2万个文本图像对；

有效预训练方法

训练效率是自然语言监督成功的关键；
现有预训练方法相似，都是预测text中准确单词，但是这种方案比较难，因为同一张图有各种各样描述。
虽然图像的生成模型可以学习高质量的图像表示，但它们需要比具有相同性能的对比模型多一个数量级的计算量。
因此，作者训练一个系统解决更容易的替代任务，即仅预测整个文本与哪个图像配对，而不是该文本的确切单词；将预测目标转变为对比目标，效率提升4倍，如图2

CLIP训练过程如下，伪代码如图3，结构如图2；
1、给定一个batch，N个图像文本对；
2、CLIP预测$N\ast N$个可能对；CLIP学习多模态嵌入空间，通过联合训练图像编码器和文本编码器，最大化N个真实样本对，最小化$N\ast 2-N$个不相关样本对；

由于预训练数据集量大，因此过拟合问题不严重，而且训练过程图像编码器及文本编码器不需要预训练模型；

数据增强：
图像随机裁剪是训练过程使用的唯一一种数据增强；

模型选择

图像编码器：
ResNet50作为基线；
ResNet-D作为改进，替换全局池化为attention池化；
VIT，将patch和position embedding 结合后增加LN层；
文本编码器：
Transfoemer，结构依据 Radford《Language models are unsupervised multitask learners. 2019.》更改；

实验

Zero-Shot Transfer

在3个数据集上，CLIP大幅超过之前Zero-Shot方法，如表1；

图5与全监督方法比较，27个数据集，其中16个数据集上CLIP性能超过全监督Res50方案，其中包括ImageNet；

图6表示few-shot方法比较，Zeor-Shot CLIP与4-shot Linear Probe CLIP性能价接近，Linear Probe CLIP超越其他模型；

结论

CLIP模型验证NLP迁移至其他任务可行性，在预训练时学习各种任务表现，使得可以zero-shot迁移至许多已有数据集，取得与全监督模型接近效果；