在给定的段落中，CLIP（一种视觉与语言的多模态模型）被描述为通过自然语言监督进行视觉概念的有效学习。它具有一种独特的能力，即只需提供想要识别的视觉类别的名称，就可以将该模型应用于任何视觉分类基准。这种能力与GPT-2和GPT-3的“零镜头”功能相似，即无需进行任何额外的训练或调整，就可以直接应用于新的领域或任务。这种方法的优点在于它大大简化了视觉分类的复杂性，使得用户能够更轻松地理解和应用视觉概念。因此，CLIP的这种特性为各种视觉任务提供了极大的便利性，使得其成为了一种强大且灵活的视觉学习工具。

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