我之前一直在使用CLIP/Chinese-CLIP,但并未进行过系统的疏导。这次正好可以详细解释一下。相比于CLIP模型,Chinese-CLIP更适合我们的应用和微调,因为原始的CLIP模型只支持英文,对于我们的中文应用来说不够友好。Chinese-CLIP很好地弥补了这方面的不足,它使用了大量的中文-文图对进行训练,与CLIP模型架构完全一致。
通过pip命令安装开源库,执行“pip install Chinese-CLIP”完成基础依赖安装。若需启用GPU加速,需额外配置CUDA工具包,建议使用11.0以上版本避免兼容性问题。安装完成后验证环境,导入cn_clip模块无报错即表示成功。 模型加载环节需根据任务需求选择预训练权重。官方提供多种规模模型,如CNCLIP-B/16、CNCLIP-L/14等,较大...
Chinese-CLIP目前开源5个不同规模,其模型信息和下载方式见下表: 模型规模下载链接参数量视觉侧骨架视觉侧参数量文本侧骨架文本侧参数量分辨率 CN-CLIPRN50Download77MResNet5038MRBT339M224 CN-CLIPViT-B/16Download188MViT-B/1686MRoBERTa-wwm-Base102M224 ...
提出了Chinese CLIP,并采用了两阶段预训练方法,其中第一阶段通过固定图像调整进行训练,第二阶段则通过对比调整进行训练。具体而言,开发了5个不同规模的Chinese CLIP模型,参数范围从7700万到9.58亿不等,并在收集的大规模中文图像-文本对数据集上进行了预训练。实验结果表明,这些模型在几个中文数据集和基准测试中表现出...
Chinese CLIP模型采用了双向Transformer编码器结构,可以有效地捕获文本和图像中的上下文信息。在文本编码器中,我们使用预训练的语言模型进行微调,以适应中文文本的特性和结构。在图像编码器中,我们使用CNN网络提取图像特征,并通过自注意力机制对特征进行加权。为了实现高效的图文匹配,Chinese CLIP模型引入了多模态交互模块。
"chinese-clip分布式训练"是指在处理海量数据和复杂模型时,利用分布式计算资源进行任务的并行处理和训练的方法。随着人工智能技术的迅猛发展,传统的单机训练方式已经很难满足大规模数据和模型的训练需求,因此分布式训练逐渐成为了一种解决方案。 本文将对分布式训练的概念、优势以及应用前景进行详细讨论。首先,我们将介绍分布...
Chinese-CLIP 是一个多模态模型,主要用于处理图像和文本之间的跨模态检索任务。根据知识库中的信息,PAI 提供了预训练的 Chinese-CLIP 模型,其具体配置如下: - 模型类型: imagetext_retrieval_cn(中文 CLIP) - Processor 种类: EasyNLP - Predictor: easynlp.appzoo.CLIPPredictor - 模型路径: 预训练模型存储在阿...
chinese-clip中的文本编码模型RoBERTa RoBERTa(A Robustly Optimized BERT Approach)是 BERT 模型的一个改进版本,由 Facebook AI Research 团队在 2019 年提出。RoBERTa 在 BERT 的基础上,通过调整训练策略和数据量,大幅提高了模型的性能。 RoBERTa 的特点
github开源链接:https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP 欢迎在github试用我们的Chinese-CLIP项目(https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP),该项目是OpenAI CLIP模型的中文版本。我们使用大量互联网图文信息进行预训练,提供了多个规模的预训练模型,同时公开了技术报告。对比上一版官方baseline,中文CLIP的代码基本...
CLIP模型主要由文本编码器和图片编码器两部分组成,训练过程如下图所示。对于batch size为N的图文对数据,将N个图片与N个文本分别使用图片编码器和文本编码器进行编码,并且映射到同一个向量空间。然后分别计算两两图文对编码的点乘相似度,这样就能得到一个N*N的相似度矩阵