（3）clip就是一个利用transformer强大的多模态的表征学习能力，由于其可以zero-shot

Clip（Contrastive Language-Image Pre-training）是一种基于 Transformer 的多模态表征学习模型，它包含两个阶段的训练：1）使用对比学习的方式，将图像和文本编码到共同的特征空间中；2）使用这些编码的特征来进行下游任务的 fine-tuning，例如图像分类、目标检测等。Clip 的核心是使用 Transformer 模型进行编码，它不仅可以对语言序列进行建模，还可以对图像进行建模。

Clip 可以实现 zero-shot 的多模态分类，在没有任何训练数据的情况下，仅通过文本描述即可对图像进行分类。这是因为 Clip 在训练过程中学习到了图像和文本之间的语义关系，从而实现了跨模态的匹配和分类。Clip 模型在多个视觉和语言任务上均取得了非常好的表现，证明了其在多模态表征学习方面的强大能力。

总之，Clip 利用 Transformer 强大的多模态表征学习能力，实现了 zero-shot 的多模态分类，具有非常广阔的应用前景。