强大的多语言视觉-语言编码器:SigLIP 2在以英语为中心的视觉-语言任务上展现出卓越性能,同时使用单一模型在多语言基准测试中也取得了强劲的结果。这使其能够在广泛的语言和文化背景中使用。 密集特征:我们结合了自监督损失和基于解码器的损失,这些改进带来了更好的密集特征(例如,用于分割和深度估计),并提高了定位任务的表现(如指代表达理解)。 向后兼容性:
一是“仅编码器(encoder-only)”组(上图中的粉色部 分),该类语言模型擅长文本理解, 因为它们允许信息在文本的两个方向上流动。二是“仅解码器(decoder-only)”组(上图中的蓝色部分),该类语言模型擅长文本生成, 因为信息只能从文本的左侧向右侧流动, 以自回归方式 有效生成新词汇。三是“编码器-解码器(encoder...
通过LLM进化树（github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide）来看，这些语言模型主要分为三类：一是“仅编码器”，该类语言模型擅长文本理解，因为它们允许信息在文本的两个方向上流动；二是“仅解码器”，该类语言模型擅长文本生成，因为信息只能从文本的左侧向右侧流动，并以自回归方式有效生成新词汇；三“编码器-...
当我们使用智能设备进行语音交互或机器翻译时,背后正是编码器在默默完成对语言信息的深度解析与重构。这个隐形的语言工程师,通过复杂的数学建模将人类语言转化为机器能处理的数字信号,其运作机制既神秘又充满智慧。 编码器的核心作用体现在三个方面:语义表征、特征提取和上下文建模。如同经验丰富的语言学家解剖句子结构,...
SigLIP 2 是一个新型多语言视觉-语言编码器系列,通过整合基于字幕的预训练、自监督学习机制(包括自蒸馏和掩码预测)以及在线数据管理策略,对原始 SigLIP 模型进行了显著改进。这些优化使 SigLIP 2 在零样本分类、图像-文本检索以及为视觉语言模型(VLM)提供视觉表示提取方面均取得了卓越性能。模型在定位和密集预测任务...
在自然语言处理(NLP)的广阔领域中,编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型是一种强大的架构,它极大地推动了诸如机器翻译、文本摘要、对话系统等多种任务的发展。这种模型的核心思想是将输入序列(如一句话)编码成一个固定长度的向量,然后从这个向量中解码出目标序列(如另一种语言的句子)。本文将带您一探这一神奇技术的...
近日,Facebook 研究人员发布了一篇论文,提出了一种可学习 93 种语言的联合多语言句子表征的架构。该架构仅使用一个编码器,且可在不做任何修改的情况下实现跨语言迁移。 尽管深度学习的最新进展已经推动自然语言处理取得了令人印象深刻的进步,但众所周知,这些技术需要非常多的数据,限制了其在许多实用场景下的应用。一...
最好的视觉语言编码器之一已更新! @GoogleDeepMind 发布SigLIP 2!SigLIP 2 融合了字幕预训练、自监督学习和在线数据管理,在 10 多个任务中表现优于之前的版本,并且支持灵活的分辨率和更好的多语言能力和公平性。执行1 ⃣在 WebLI(10B 幅图像、12B 幅多语言文本)上训练 ViT 架构,使用 S 型损失(图像-文本...
四、结语 双编码器是一种能够提高自然语言处理效率和准确度的新型技术,它在多个文本匹配、感知和生成任务中展现出了良好的性能。面对越来越多的文本数据和语言任务,双编码器已经成为了自然语言处理领域重要的工具之一,其应用前景广阔,值得进一步深入研究和应用。