Florence、ALIGN 和其他多模态模型建立在 CLIP 的核心概念之上，即对齐视觉和文本数据，但在训练方法、可扩展性和应用特定优势方面有所不同。由 OpenAI 开发的 CLIP 利用对比学习在 4 亿个图像-文本对上，创建一个共享的嵌入空间，将相似的图像和文本映射得更近。这使得通过比较图像嵌入和文本提示的嵌入来实现零样本图像分类等任务成为可能。Florence 和 ALIGN 采用类似的原理，但针对不同的因素进行了优化，例如数据集大小、噪声处理或架构创新。
由 Google 推出的 ALIGN 大幅度扩展了训练数据，使用了从网络抓取的 18 亿个嘈杂的图像-文本对。与依赖精选数据的 CLIP 不同，ALIGN 更大但更嘈杂的数据集使其能够学习更广泛的文本和图像之间的关联，即使标签不完善。例如，由于接触到多样化的网络数据，ALIGN 可能更能处理口语化或模糊的文本描述。然而，这种方法需要在训练过程中进行鲁棒的噪声处理。由 Microsoft 开发的 Florence 强调跨视觉任务的可扩展性和通用性。它使用分层 Transformer 架构，以多种分辨率处理图像，实现细粒度理解。这使得 Florence 在目标检测或区域特定的图像-文本对齐等任务中表现出色，而在这些任务中，CLIP 的固定分辨率方法可能会遇到困难。此外，Florence 在训练过程中纳入了视频数据，将其能力扩展到时间任务，而 CLIP 并未明确为此设计。
从开发人员的角度来看，选择这些模型取决于用例需求。CLIP 仍然是零样本分类的强大基线，并且通过 API 或开源实现提供了直接的集成方式。ALIGN 的更大数据集使其适用于需要对现实世界中多样化文本变体具有鲁棒性的应用，例如社交媒体内容分析。Florence 的分层设计和视频支持使其非常适合需要详细空间或时间推理的复杂多模态系统。然而，与 CLIP 相比，Florence 和 ALIGN 可能需要更多的计算资源进行训练或推理。例如，部署 Florence 的多分辨率模型可能需要更多 GPU 内存，而 ALIGN 的噪声容忍训练可能需要额外的微调步骤。每个模型代表着数据规模、架构复杂性和任务专业化之间的权衡，允许开发人员根据其项目的需求进行优先排序。