Heterogeneous Contrastive Learning for Foundation Models and Beyond

在大数据和人工智能时代，一种新兴的范式是利用对比自监督学习来建模大规模异构数据。许多现有的基础模型受益于对比自监督学习的泛化能力，通过学习紧凑且高质量的表示而不依赖于任何标签信息。在多个领域，包括自然语言处理和计算机视觉，基础模型的爆炸性进展中，迫切需要对异构对比学习进行全面调查。因此，本调查批判性地评估了基础模型异构对比学习的现状，突出了对比学习的未来挑战和趋势。特别是，我们首先介绍了最近先进的对比学习方法如何处理视图异构性，以及如何应用对比学习来训练和微调多视图基础模型。然后，我们转向任务异构的对比学习方法，包括预训练任务和下游任务，并展示了如何将不同任务与对比学习损失相结合以实现不同的目的。最后，我们通过讨论未来的挑战并展望对比学习的未来方向来总结本次调查。

本篇论文旨在综述异构对比学习在基础模型中的应用，探讨其应用于多视图和多任务学习中的方法和挑战。

论文对当前异构对比学习在基础模型中的应用进行了全面的综述，包括多视图和多任务学习中的应用，并提出了未来的研究方向和挑战。

论文对多种异构对比学习方法进行了比较和总结，包括视图异构和任务异构的对比学习方法。实验使用了多个数据集进行验证，并提供了开源代码。未来的研究方向包括更好的模型评估方法和更有效的对比学习策略。

近期的相关研究包括《Contrastive Multiview Coding》、《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》等。