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SigLIP模型是一种创新的多模态预训练方法，通过采用sigmoid损失函数替代传统的softmax函数，优化了对比学习过程。这一改进不仅降低了计算资源的消耗，还显著提升了模型性能，使其在视觉编码器领域得到了广泛应用。SigLIP模型的成功为多模态任务提供了新的解决方案，推动了人工智能技术的发展。