本文介绍了PaLI-3，这是一种体积更小、速度更快且性能更强的视觉语言模型（VLM），其表现可与比其大10倍的类似模型相媲美。为了达到这一优异性能，我们对比了使用分类目标预训练的视觉变压器（ViT）模型与对比预训练的SigLIP模型。研究发现，虽然在标准图像分类基准测试中略逊一筹，但基于SigLIP的PaLI在各种多模态基准测试中表现出色，尤其是在定位和视觉场景下的文本理解方面。我们将SigLIP图像编码器扩展至20亿参数规模，并在多语言跨模态检索任务上达到了新的最先进水平。我们希望仅包含50亿参数的PaLI-3能够重新激发对复杂VLM基本组件的研究，并推动新一代大规模模型的发展。