近年来，人工智能领域在多模态表示学习方面取得了显著进展，这类模型通过统一框架理解并整合不同数据类型间的语义信息，特别是图像与文本之间的关联性。在此领域具有里程碑意义的模型包括OpenAI提出的CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training，对比语言-图像预训练）和Google研发的SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training，用于语言-图像预训练的Sigmoid损失）。这些模型重新定义了计算机视觉与自然语言处理的交互范式，实现了从图像分类到零样本学习等多种高级应用能力。本文将从技术层面分析CLIP和SigLIP的架构设计、训练方法及其主要差异，并探讨它们在多模态大型语言模型中的应用价值。
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