????????CLIP 和 SIGLIP 的核心區別在于損失函數的設計：CLIP 使用基于 softmax 的對比損失（InfoNCE），強制正樣本在全局對比中壓倒所有負樣本，計算成本高且受限于負樣本數量；SIGLIP 改用基于 sigmoid 的二元分類損失，獨立判斷每個樣本對的匹配概率，無需全局歸一化，計算更高效、內存占用低，尤其適合超大規模負采樣（如百萬級）和多標簽場景。簡言之，CLIP 強調“最優匹配”，適合小規模精準檢索；SIGLIP 側重“靈活匹配”，更適合開放域、大規模數據下的高效訓練。

CLIP（Softmax + 對比損失）

????????CLIP 使用?對稱對比學習損失（InfoNCE loss），通過 softmax 計算概率分布，強制正樣本對的相似度遠高于所有負樣本對。CLIP的損失函數為

?其中，

為圖像到文本的損失

為文本到圖像的損失

?為什么使用兩種損失：

增強模型的雙向對齊能力

• 單一損失的局限性：如果僅用?I→T?損失（例如僅讓圖像匹配正確文本），模型可能忽略反向的文本特征優化（如文本編碼器未充分學習區分圖像）。

• 對稱損失的作用：

  • I→T?損失：強制圖像特征靠近對應文本特征。

  • T→I?損失：強制文本特征靠近對應圖像特征。

  • 雙向約束?確保視覺和語言特征在共享嵌入空間中全面對齊。

避免模態偏差（Modality Bias）

• 問題：若僅用單向損失，模型可能偏向某一模態（例如圖像編碼器主導，文本編碼器弱化），導致跨模態檢索時性能不均衡。

• 對稱損失的平衡性：

  • 例如，在圖文搜索中，用戶可能輸入文本搜圖（T→I），也可能上傳圖搜文（I→T），雙向訓練保證兩種任務均表現良好。

SigLIP

????????SIGLIP 將圖文匹配視為?二元分類問題，采用成對Sigmoid損失，允許模型獨立地對每個圖像-文本對進行操作，而無需對批次中的所有對進行全局查看，獨立判斷每個圖像-文本對是否匹配。損失函數為

其中，

代表圖像與文本匹配使用sigmod函數

CLIP 的損失函數基于?softmax + 對比損失（InfoNCE），其計算效率受限于以下問題：

(1) 分母的全局求和：softmax 的分母需要對所有負樣本的指數項求和，損失需要一個全局歸一化因子（突出顯示的分母），這會引入二次內存復雜性。

(2) 梯度計算的依賴性：softmax 的梯度依賴于所有樣本的 logits，導致反向傳播時必須維護整個相似度矩陣。

(3) 內存消耗高：存儲所有負樣本的 logits 和中間結果（如?esjesj?）需要大量 GPU 內存，限制 batch size。

SIGLIP 使用?sigmoid + 二元交叉熵損失，其優勢在于：

(1) 獨立計算，無需全局歸一化：Sigmoid 對每個 logit 獨立計算，不需要計算所有樣本的和，每個樣本的處理是獨立的。

(2) 損失函數的分解性：二元交叉熵損失對每個樣本單獨計算，僅依賴當前樣本的 logit 和標簽，無需其他樣本參與。

(3) 內存友好：只需存儲當前樣本的 logit 和標簽，每個圖像-文本對（正或負）都單獨評估，無需維護全局歸一化相似度矩陣。適合分布式訓練，可輕松擴展到超大規模負采樣（如百萬級）。

總結

• CLIP：

  • 使用?softmax + 對比損失，強調?全局最優匹配。

  • 適合小規模負樣本（如 batch size=512），但對超參數敏感。

• SIGLIP：

  • 使用?sigmoid + 二元分類損失，獨立判斷每個樣本。

  • 優勢：

    1. 計算高效（適合超大規模負采樣，如 1M）。

    2. 梯度穩定（不受負樣本數量影響）。

    3. 支持多標簽（如一張圖對應多個描述）。

    4. 訓練更魯棒（對超參數不敏感）。