华为诺亚开源首个亿级中文多形式化数据集，填补中文NLP社区空白

前文词根和短语的Hz进不依时去除后所得。

浏览以下建好后，学术界在百度特写侦查每个浏览，以获取特写 URL 以下和相应的末尾信息。为了保持各有不同浏览结果间的平衡，他们每个浏览最多侦查 1000 个试样。然后运用于当初获得的缩放 URL 下载缩放，事与愿违共搜集了 1.66 亿个评介对。然后按照惯例，学术界通过下文的一系列去除方式而来紧密结合事与愿违的赛亚人样本集。示意三幅 2 揭示了赛亚人样本集之前的一些试样。

基于缩放的去除

学术界首先根据缩放的大小和长宽比对样本进不依时去除。只保留长或宽最多 200 分辨率且长宽比不最多 3 的缩放。这种方法去除掉下来了太高、太高或太宽的缩放，因为这些缩放在亦同基础训练前夕经过上滤波和矩形窗格等缩放增强不依为后，可能变成低分辨率。

基于评注的去除

其次，为了使选项的试样很强互换缩放的高质总量之前文描绘出，学术界根据缩放附上评注的语法、总长度和Hz对样本进不依时有利于去除。具体来说，他们首先检查了语法和总长度，保留了包括至少一个但少于 32 个汉字的句三子。同时还时会扔掉无内涵的缩放描绘出，例如「000.jpg」。之后，与太多特写类推的字词多半与特写内容无关，例如「查看源网页」（View source page）、「一触即发全文」（Expand text）、「摄影部落」（Photography community）。实际之前，学术界将此阈值分设为 10，即扔掉掉下来在搜集的整个词组之前单单现最多 10 次的评介对。

为了保护评注之前单单现的的网站，学术界将人名替换为特殊标记「」，此外，他们还紧密结合了一个之前文矮化以下，包括矮化的评介对也被扔掉。

应用于上述去除方式而后，学术界事与愿违给予一个约 1 亿对的样本集。下表 2 揭示了样本集的粗略估计总量：样本集评注之前有 20,442 个唯一 token，每个描绘出之前的平均 token 数为 22。

在示意三幅 3 之前，学术界GIS了样本集之前词根（由一个或多个 token 分成）的原产。然后，他们运用于之前文评注分词工具箱 Jieba 来截取词根并紧密结合样本集的词云。

步骤架构

评注 - 缩放联合可视

与除此以外经过更有利于的测试的步骤类似，学术界运用于了对比亦同基础训练架构，如示意三幅 1 右三幅。他们运用于一个含有基于 Transformer 的评注和缩放编码容器的双流基本定义。这两个编码容器将评注和感官回传 token 类比为并不相同尺度的嵌入。在这个努力学习到的联合嵌入室内空间之前，学术界运用于对比重大损失来鼓励偶而的缩放和评注很强雷同的嵌入，而不偶而的很强各有不同的嵌入。

基本定义架构

由于感官和评注形式化的编码容器是解耦的，因此可以为这两种形式化探险各有不同的编码容器架构。学术界次测试了三种感官编码容器比如说（即 ResNet、Vision Transformer 和 Swin Transformer）以及一个实质上的类 BERT 评注编码容器来基础训练之前文 VLP 基本定义。

亦同基础训练目的

横跨形式化对比努力学习是一种从偶而的缩放 - 评注样本之前基础训练基本定义的特别有效的步骤，它可以通过区分偶而和不偶而的试样同时努力学习两种形式化的说明。学术界遵循 FILIP（Yao 等人，2022）之前的恒等式标记，运用于

去定义缩放试样集合，同时

代表评注样本。任意一个缩放试样

和一个评注试样

，该基本定义的目的是让联合多形式化室内空间之前的类推的缩放和评注说明吻合，不类推的则周遭。

在这项岗位之前，学术界探险了两种衡总量缩放和评注之间雷同度的步骤。缩放和评注的学得说明分别标记为

和

。这里，n_1 和 n_2 是每个特写和评注之前的（未填充的）词 token 的数总量。

LiT-tuning

学术界受到了除此以外提单单的一种修正认识论 LiT-tuning（Locked-image Text tuning）的很感兴趣，该认识论表明百分比一般来说的缩放编码容器和可努力学习的评注编码容器在 VLP 基本定义之前感官效果众所周知。他们在对比努力学习分设之前也运用于了同样的方法，即只不够新评注编码容器的百分比，而不不够新缩放编码容器的百分比。

具体而言，学术界运用于的 LiT-tuning 步骤旨在的教会一个之前文的评注编码容器从一个这两项的缩放编码容器之前读取合适的说明，该缩放编码容器是在英语样本集上亦同基础训练过。他们还为每个编码容器填充了一个可选的可努力学习等价层，它将两种方式上的说明映射到并不相同的尺度。LiT-tuning 之所以感官效果很好，是因为它解耦了用于努力学习缩放基本特征和感官语法可视的样本源和技术（Zhai 等人，2021b）。并且，缩放描绘出容器准备好运用于相对来说安静或（半）手动标记的缩放进不依时了不错的亦同基础训练。

学术界将这一想法渗透到多语法样本源，并尝试将在英语样本源上亦同基础训练的一般来说了的缩放编码容器和可基础训练的之前文评注编码容器可视。此外，LiT-tuning 步骤显着更快了基础训练过程并减少了文件系统需求，因为它不需要为感官编码容器测算梯度。

实验结果

下表 3 描绘出了基本定义匹配和视频编码容器的具体。

零试样缩放分类学。学术界在 17 个零试样缩放分类学勤务上审核亦同基础训练基本定义。零试样缩放分类学的结果如下表 5 右三幅。他们比较了运用于各有不同感官编码容器的多个 LiT -tuning 基本定义，即从 CLIP 或 Swin Transformer 加载这两项的感官编码容器并在基础训练阶段一般来说它们的百分比。结果挖掘出，运用于 token 水平的雷同度比运用于全局雷同度时会造成不够显着的改进。

评介检索系统勤务。学术界在两个三子勤务，即以三幅搜文和以文搜三幅上做了审核。下表 6 和表 7 分别揭示了零试样主角和可以修正的评介检索系统的结果。对于零试样分设，相比其它基本定义，Wukong_ViT 在 4 个样本集之前的 3 个上夺得了众所周知的结果，而 Wukong_ViT-500M 在不够大的 MUGE 样本集上夺得了众所周知的结果。对于修正分设，Wukong_ViT-500M 则在除 AIC-ICC 值得注意的所有样本集上都夺得了众所周知的结果，其之前 Wukong_ViT 感官效果众所周知。

词汇 - 三幅块可视的GIS。学术界运用于亦同基础训练基本定义 Wukong_ViT 和 Wukong_Swin 进 不依GIS。如三幅 4 右三幅，其之前GIS来自之前文的 ImageNet 的六个标签（即豆娘、救生艇、蜂鸟、智能手机手机、天主的教会堂和电风扇）的缩放。然后应用于与 FILIP（Yao 等人，2022）并不相同的GIS步骤来可视评注和三幅块 token。

从示意三幅 4 之前，学术界挖掘出两种基本定义都能够亦同测目的物体的缩放块。对于很强不够多缩放块的 Wukong_ViT，这种词汇 - 三幅块可视比 Wukong_Swin 不够加细粒度。

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