两类词元被当成一类数据,以同样的方式按下一个词元预测任务训练。生成时,多模态模型自回归地生成所有词元,随后文本词元基于程序规则恢复成文本,而图像词元通过解码器模型恢复成图像。 这种多模态模型最大的问题是没有充分设计图像词元生成,还是暴力地用 Transformer 自回归那一套。虽然有些模型会多加入一些图像生成...
多模态Transformer:利用Transformer模型的多头自注意力机制来同时处理文本、图像和音频数据。通过在不同模态之间建立注意力联系,模型可以学习到它们之间的复杂关系。 三、特征提取 对于文本数据,可以使用词嵌入(如Word2Vec、GloVe或BERT嵌入)来提取特征。 对于视觉数...
这是因为,Transfusion将语言建模(下一个token预测)与扩散相结合,这样,就可以在混合模态序列上训练单个Transformer。 研究者从头开始,在混合文本和图像数据上预训练了参数量高达70亿的Transfusion模型。 使用文本和图像数据的混合,他们建立了一系列单模态和跨模态基准的缩放定律。 实验表明,Transfusion在单模态和多模态基准...
多模态预训练结合了自然语言处理和计算机视觉的技术，使得模型能够同时处理文本和图像数据，从而更好地理解和生成多媒体内容。多模态预训练的网络结构 多模态预训练模型通常采用Transformer等架构，通过自监督学习的方式对文本和视觉数据进行联合建模。这种网络结构能够学习到文本和图像之间的语义关联，使得模型在生成任务中表...
1、对比学习:CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training):CLIP通过让模型在大量图像-文本对上进行预训练,学习将相关联的图像和文本编码到相同的特征空间中,并最大化它们之间的相似度,同时最小化不匹配对的相似度。 2、联合嵌入学习:UNITER: UNITER等模型使用Transformer架构,从多个大规模图像-文本数据集中提取联...
多模态Transformer:利用Transformer模型的多头自注意力机制来同时处理文本、图像和音频数据。通过在不同模态之间建立注意力联系,模型可以学习到它们之间的复杂关系。 三、特征提取 对于文本数据,可以使用词嵌入(如Word2Vec、GloVe或BERT嵌入)来提取特征。 对于视觉数据,可以使用预训练的卷积神经网络(CNN)来提取图像特征。
多模态Transformer:利用Transformer模型的多头自注意力机制来同时处理文本、图像和音频数据。通过在不同模态之间建立注意力联系,模型可以学习到它们之间的复杂关系。 三、特征提取 对于文本数据,可以使用词嵌入(如Word2Vec、GloVe或BERT嵌入)来提取特征。 对于视觉数据,可以使用预训练的卷积神经网络(CNN)来提取图像特征。
多模态预训练的网络结构 多模态预训练模型通常采用Transformer等架构,通过自监督学习的方式对文本和视觉数据进行联合建模。这种网络结构能够学习到文本和图像之间的语义关联,使得模型在生成任务中表现出色。 第二部分:多模态预训练的应用领域 图像描述生成 多模态预训练模型可以从一张图片中学习到其中的视觉特征,并与文本...
在扩大模型规模方面,BEiT-3 由40层多路Transformer组成,模型共包含19亿个参数。在预训练数据上,BEiT-3 基于多个单模态和多模态数据进行预训练,多模态数据从五个公开数据集中收集了大约1500万图像和2100万图像-文本对;单模态数据使用了1400万图像和160GB文本语料。
首先，针对图像文本对比学习任务（imagetext contrastive learning，ITC），文本通过的是正常的transformer作为...