多模态预训练主要利用图-文、视-文,通过不同模态之间的掩码不齐、模态对比学习、基于视觉的文本生成等代理任务,实现不同模态的对齐,从而服务于互联网场景下的跨模态检索、视觉问答等判别型任务及视觉-文本生成等创作型任务。 “白泽”核心算法 通过跨模态信息识别与检索,“白泽”可覆盖更为多样的信息形式和模态,为...
跨模态学习可以认为是多模态学习的一个分支,只不过两者关注的重点不同。多模态学习关注的是两种不同模态语义对齐,而跨模态关注的是将不同模态之间的数据进行相互转换和映射 例如:在华为平板上问“小艺小艺,屏幕中的是什么花?“ ”这个过程,首先将语音模态的数据映射到文本模态,进行语音转文字的识别,随后又将图像模态...
从多模态到跨模态，AI大模型的发展趋势日益明显。跨模态AI作为未来人工智能领域的重要发展方向，将为我们的生活带来更多便利和惊喜。我们期待在不久的将来，跨模态AI能够在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的持续进步和创新。
多任务侧重于模型共享,指的是一个模型可以同时执行多个任务。 跨模态侧重于知识迁移,指的是从一种模态的数据中学习,并将其知识应用到另一种模态的数据上。 3. 联系 多模态和多任务可以为跨模态提供基础。 多模态可以提供不同模态的数据,多任务可以提供学习不同任务的模型。 跨模态可以促进多模态和多任务的发展。
跨模态深度学习是一种多模态深度学习的方法,可以使用跨模态深度学习来学习跨越不同模态的关系,比如学习声音和文本之间的关系,图像和文本之间的关系。 多模态深度学习是将多种不同的模态作为输入来训练模型,而跨模态深度学习则是学习跨越不同模态的关系。“多模态”指用于多模态数据的 AI 系统,当狭义地指集成不同模式...
多模态算法指的是同时处理多种数据类型或者多种特征的算法，例如同时处理声音、图像和文本数据的算法。而跨模态算法则是指跨越不同模态的数据类型，将一个模态的数据映射到另一个模态的数据上进行处理，例如将图像数据映射到文本数据上进行处理。 因此，可以说跨模态算法属于多模态算法的一个子集。多模态算法可以同时...
在处理多模态数据时,大模型实现跨模态学习的方式涉及多个层面,包括数据预处理、模型架构设计、训练策略以及算法优化等。 以下是大模型实现跨模态学习的主要步骤和关键点: 一、数据预处理 数据收集与清洗: 收集来自不同模态的数据,如文本、图像、音频和视频等。
多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。如果一个多模态模型依赖于来自某些输入数据的激活做出预测,那么这个输入的消融将导致性能的变化,而如果模型没有学会使用的输入,删除它将没有影响。 输入数据以图像-句子对表示;在句子中,短语可以指代图像中的特定目标。作者期望这种对齐的短语-目标对能在预测时引...
跨模态检索(Cross-modal Retrieval)是一种在多媒体数据中,通过一个模态(如文本)查询另一个模态(如图像、音频、视频)的技术。简单来说,就是打破不同模态之间的壁垒,实现信息的无缝连接。这种技术的出现,主要是为了解决多媒体数据中的模态异构性问题,提高信息检索的准确性和效率。 2. 关键技术 表征学习:将不同模态...
跨模态检索发展历程: 2014年:将跨模态建模策略分为直接建模和间接建模,前者指通过建立共享层来直接度量不同模态数据间的相关性,后者指通过构建公共表示空间来建立不同场景不同模态间的语义关联。 2015年:多模态数据间建立关联的策略分为基于共享层与基于公共表示空间的两种关联方法 ...