Обучение контрастивное (Contrastive Learning) – метод представления данных, при котором модель учится по парам «похожих» и «непохожих» примеров. Цель – строить такое пространство признаков, где похожие объекты (картинки, тексты, аудио и т.д.) оказываются близко друг к другу, а непохожие – далеко. Например, CLIP обучался контрастивно: модель подтягивает представления изображения и соответствующей ему подписи ближе в пространстве, а несвязанные – раздвигает. В результате она «понимает» семантику изображений и текста.
[Искусственный интеллект.Терминология IT. The Angmar Core.(Электронный ресурс). Режим доступа: http://habr.com›ru/articles/929130//, свободный.]