多模态—图文匹配
可能最近大家已经发现了chatgpt可以根据自己的描述生成图片，其实这就是一个图文匹配的问题，可以理解为这是一个多模态的问题。
在模型训练时我们需要N个图片和N个文本对进行训练，文本通过text encoder形成文本语义向量，text encoder可以采用BERT，GPT，Bart等，图片也需要通过image encoder进行转化为图片向量，可以采用resnet，Vgg，ViT等。
如下图所示，其对角线表示文图匹配对，我们作为正样本1，其余均是负样本-1，这里可以知道正样本是N个，负样本是N*N-N个，当N足够大时，正负样本数据不均衡问题会很明显，怎么做呢，我们需要对负样本采样。
采样的策略是随机，还是顺序？其实最好的方法应该是采样相似度较高的负样本 这样增加训练难度，可以让模型达到更好的效果。
余弦范围是-1～1，训练模型目的，是为了让正样本最大化余弦相似度，负样本最小化余弦相似度。
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