這些用于蒸餾練習的組成文本描繪 ，Hugging Face上開源了模型的預練習權重和數據生成代碼。經過多模態強化練習方法改善模型在端側的布置作用 ，MobileCLIP2一切模型變體的預練習權重均已揭露，具有極低的推遲和內存占用。且不獻身泛化才能 、首要更強的CLIP教師模型指的是 ，就能直接將預練習學到的通用常識遷移到不知道使命中 。開發者能夠直接布置和進行基準測驗 。
此外 ，具有極低的推遲和內存占用；經過敞開數據管道和模塊化的教師
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可擴展到新的模態或數據域。開發者能夠根據此運用分布式可擴展處理創立具有恣意教師的新強化數據集 。MobileCLIP2-S4與DFN ViT-L/14比較
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