謝賽寧團隊新作打破“多語言詛咒”！MetaCLIP 2支持300多種語言，英語性能反倒提升了
謝賽寧團隊新作正在引起熱議！
一直以來，作為文生圖基石的CLIP模型主要基于英文數據訓練，但實際上，全球互聯網仍有超過50%的非英文數據。
為了將CLIP模型進一步擴展，研究人員需要搞定兩大“攔路虎”：
- 缺乏處理非英語數據的篩選方法；
- 現有多語言CLIP的英語性能比純英語版本差（即所謂的“多語言詛咒”）。
而謝賽寧團隊正是在這兩方面取得突破。他們提出了首個基于全球數據從頭訓練的CLIP——MetaCLIP 2，通過擴展元數據、優化篩選和提升模型容量，斬獲了以下成果：
- 搭建了能處理300多種語言的CLIP數據整理流程。
- 打破了“多語言詛咒”，不僅沒有影響英語任務的表現，而且反倒還提升了。
論文一作Yung-Sung Chuang（MIT博士生、現Meta實習生）激動表示：
是時候告別語言過濾器了！
剛被小扎從OpenAI挖走的Lucas Beyer也出來對這一觀點表示認同，順帶還感謝了論文中的引用：
很高興看到我們提出并始終倡導的“NoFilter”理念能在MetaCLIP 2中得到應用。
這就是正確的道路！
這也引來了謝賽寧本人的回應：
早在MetaCLIP中，團隊的目標也是NoFilter（與其搞復雜過濾，不如相信原始數據的價值）。
我也認為NoFilter才是正道。
下面詳細來看MetaCLIP 2所采用的方法。
基于MetaCLIP，進一步優化結構和流程
概括而言，為了讓CLIP模型能從全球數據中學習，MetaCLIP 2采用了三大關鍵創新：
- 構建全球元數據
- 實施全球篩選算法
- 構建全球模型的訓練框架
開始之前，論文先回顧了原始MetaCLIP所采用的思路。
簡單說，其篩選邏輯主要分三步：
- 從英語WordNet、維基百科提取50萬個 “視覺概念”，組成元數據列表M；
- 用這些概念匹配圖像-文本對的描述文字（逐個檢查文本里的內容，看能否匹配到M里的詞條）；
- 設定一個閾值t，通過 “平衡機制”（控制頭部/尾部概念的比例）篩選數據，確保“貓”“狗”這類常見概念和“深海生物”“小眾建筑”這類少見概念分布合理。
順便一提，OpenAI CLIP將t設置為20k，而MetaCLIP為了適配十億級英語數據，把t調高到170k ，讓平衡策略更適合大規模數據。
而MetaCLIP 2，正是在英文MetaCLIP的基礎上，進一步優化了架構和流程。
這第一步非常簡單，無非是將之前的元數據擴展到300多種語言。
具體而言，它現在包含了多語言的WordNet和各國維基百科的詞匯，有點像給每種語言都編了一套 “視覺概念詞典”。
然后用算法給每種語言“量身篩數據”。
先是識別文字是哪種語言，再用對應語言的“字典”去匹配圖像-文字對。
同時給每種語言設立單獨的篩選標準（比如控制“常見概念”和“少見概念”的比例），確保每種語言的數據分布合理，不會出現某類內容過多的情況。
下圖為MetaCLIP 2篩選全球多語言圖像-文本對的偽代碼（用Python/NumPy風格編寫）：
最后再調整訓練策略，避免“顧此失彼”。
一方面，鑒于全球數據變多了，所以團隊按比例增加了訓練時“見過的樣本量”（比如擴大2.3倍），保證英語樣本量不減少。
另一方面，團隊發現模型大小很關鍵——小一點的模型（如ViT-L/14）還會受“多語言詛咒”，但大一點的ViT-H/14能打破詛咒，讓英語和非英語能力一起提升。
p.s. 大語言模型中的“多語言詛咒”是指，當模型在多語言數據上進行訓練時，出現某些特定語言（尤其是原本表現較好的語言，如英語 ）性能下降的現象。
采用以上數據篩選方法，MetaCLIP 2與NoFilter理念形成了深度協同——篩選邏輯的本質從“語言過濾”（如直接排除非英語數據）轉向“概念平衡”，從“排除數據”（如用單一標準排除數據）轉向“優化分布”。
多語言任務創下新SOTA，還打破了“多語言詛咒”
為了驗證方法的有效性，團隊基于全網公開數據（英語占44%，非英語占56%）進行了實驗。
訓練配置上，團隊基本沿用OpenAI CLIP/MetaCLIP的參數，僅調整樣本量（如ViT-H/14用290億樣本）和模型容量。
實驗結果顯示，MetaCLIP 2在多項測試中表現亮眼：
首先，它打破了大語言模型領域存在的“多語言詛咒”，證明學了非英語數據后，英語能力不僅沒有下降，甚至反而變強了。
例如，它在ImageNet識別日常物品上準確率達到81.3%，超過純英語CLIP的80.5%。
其次，它在多語言測試中（如用280種語言給圖片分類、跨36種語言搜圖），成績遠超之前的mSigLIP、SigLIP 2等模型。
還是上面這張圖，它在Babel-ImageNet多語言圖像分類任務里，取得了50.2%的準確率；在XM3600圖像到文本檢索任務中，檢索匹配的準確率達到64.3%。
更有意思的是，MetaCLIP 2不僅更懂“文化多樣性”，而且嵌入質量也更優。
一方面，它在文化多樣性任務（如地理定位）上表現更優，如在Dollar Street、GLDv2等數據集上，全球數據訓練的模型準確率顯著高于純英語或純非英語模型。
另一方面，它在對齊性（圖像-文本相關性）和均勻性（視覺嵌入分布）上的得分同樣更優。
劃重點，目前相關數據和代碼均已開源了~
論文：https://arxiv.org/abs/2507.22062
代碼地址：https://github.com/facebookresearch/MetaCLIP
