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...
使用统一堆叠的Transformer模型，将文本和图像表示映射在统一表示空间中，下面是UNIMO统一模态预训练框架图：...
OpenAI 财大气粗力大砖飞搞出了 CLIP,在400M的图像-文本对数据上,用最朴素的对比损失训练双塔网络,利用text信息监督视觉任务自训练,对齐了两个模态的特征空间,本质就是将分类任务化成了图文匹配任务,效果可与全监督方法相当。在近 30 个数据集上 zero-shot 达到或超越主流监督学习性能。Let's dive in! CLIP:《...
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。
models：这些模型使用对比学习的技术将视觉和文本数据映射到一个共享的嵌入空间，以最小化图像和其文本...
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...
在这个系列的第二篇文章《Transformer升级之路:博采众长的旋转式位置编码》中,笔者提出了旋转位置编码(RoPE)——通过绝对位置的形式实现相对位置编码的方案。一开始 RoPE 是针对一维序列如文本、音频等设计的(RoPE-1D),后来在《Transformer升级之路:二维位置的旋转式位置编码》中我们将它推广到了二维序列(RoPE-2D),这...
要想学习多模态模型必须图文结合才行。这种多模态图文对数据数据量少,获取成本高。2021年,百度的Li Wei等人[3]提出的UNIMO模型,统一了单模态、多模态模型的训练方式,既可以利用海量的单模态数据,又能将多模态信号统一在一个语义空间内促进理解。 UNIMO的核心网络是Transformer,同时为图像和文本输入学习统一的语义表示...
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...