摘要

本文介绍了一种名为Nomic Embed Vision的高性能图像嵌入模型，该模型与Nomic Embed Text共享相同的潜在空间。这一创新使得Nomic Embed Vision和Nomic Embed Text成为首个在视觉、语言和多模态任务中实现高表现的统一潜在空间模型。论文通过采用类似于Locked Image Tuning（LiT）的训练方法，冻结高性能文本嵌入器并从预训练的检查点训练视觉编码器，从而保持了Nomic Embed Text的性能，并解锁了新的多模态潜在空间能力。

原理

Nomic Embed Vision的工作原理基于对比图像文本预训练（Contrastive Image Text Pretraining），这是一种通过大量图像-文本对进行训练的方法。该模型通过冻结预训练的文本嵌入器，专注于训练视觉编码器，从而在保持文本嵌入性能的同时，提升多模态任务的表现。这种方法不仅提高了模型的效率，还通过共享潜在空间，实现了视觉和语言数据的无缝集成，这是其先进性的关键所在。

流程

Nomic Embed Vision的训练流程包括三个主要阶段：首先，使用大量的图像-文本对进行预训练；其次，冻结文本嵌入器，仅对视觉编码器进行微调；最后，通过多模态任务和文本任务的评估来验证模型的性能。例如，在ImageNet和MTEB等基准测试中，Nomic Embed Vision展示了其优越的零样本学习能力，证明了其在多模态和文本任务中的有效性。

应用

Nomic Embed Vision的应用前景广泛，包括但不限于图像和文本的检索、分类、语义搜索以及跨模态理解。由于其能够在没有明确监督的情况下处理多模态数据，该模型在自动化内容分析、智能搜索系统以及增强现实等领域具有巨大的潜力。