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科技媒体marktechpost昨日（4月24日）发布博文，报道称Meta公司发布WebSSL系列模型，参数规模从3亿到70亿，基于纯图像数据训练，旨在探索无语言监督的视觉自监督学习（SSL）的潜力。

以OpenAI的CLIP为代表，对比语言-图像模型已成为学习视觉表征的默认选择，在视觉问答（VQA）和文档理解等多模态任务中表现突出。不过受到数据集获取的复杂性和数据规模的限制，语言依赖面临诸多挑战。

Meta公司针对上述痛点，在在HuggingFace平台上发布了WebSSL系列模型，涵盖DINO和VisionTransformer（ViT）架构，参数规模从3亿到70亿不等。

这些模型仅使用MetaCLIP数据集（MC-2B）中的20亿张图像子集进行训练，排除了语言监督的影响。Meta的目标并非取代CLIP，而是通过控制变量，深入评估在不受数据和模型规模限制下，纯视觉自监督学习（SSL）的表现潜力。

WebSSL模型采用两种视觉自监督学习范式：联合嵌入学习（DINOv2）和掩码建模（MAE）。训练统一使用224×224分辨率图像，并冻结视觉编码器以确保结果差异仅源于预训练策略。

模型在五个容量层级（ViT-1B至ViT-7B）上训练，评估基于Cambrian-1基准测试，覆盖通用视觉理解、知识推理、OCR和图表解读等16个VQA任务。此外，模型无缝集成于HuggingFace的transformers库，便于研究和应用。

实验揭示了多项关键发现：随着参数规模增加，WebSSL模型在VQA任务上的表现接近对数线性提升，而CLIP在超过30亿参数后性能趋于饱和。

WebSSL在OCR和图表任务中表现尤为突出，尤其在数据筛选后，仅用1.3%的富文本图像训练即超越CLIP，在OCRBench和ChartQA任务中提升高达13.6%。

此外，高分辨率（518px）微调进一步缩小了与SigLIP等高分辨率模型的差距，在文档任务中表现尤为出色。

WebSSL模型在无语言监督下仍展现出与预训练语言模型（如LLaMA-3）的良好对齐性，表明大规模视觉模型能隐式学习与文本语义相关的特征。

同时，WebSSL在传统基准测试（如ImageNet-1k分类、ADE20K分割）上保持强劲表现，部分场景甚至优于MetaCLIP和DINOv2。

1AI附上参考地址

ScalingLanguage-FreeVisualRepresentationLearning

HuggingFace

GitHub

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