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 大规模训练数据:RoBERTa 使用了更大规模的数据集进行训练,包括...
fine-tune-clip-rsicd.md No more magic comments (huggingface#1554) Oct 3, 2023 fine-tune-segformer.md Use .compute() instead of ._compute() (huggingface#2039) May 1, 2024 fine-tune-vit.md A post should have only one markdown H1 (huggingface#1873) Feb 28, 2024 fine-tune-w2v2-bert...
At Hugging Face, we value diverse perspectives and voices, aiming to create a welcoming and inclusive community that promotes ethical and equitable AI development. Join us on this exciting journey, and stay tuned for more updates on our blog about Chinese community advancements and fut...
好消息是，在 Meta Al 开源 Llama 2 模型的次日，开源社区首个能下载、能运行的开源中文 LLaMA2 模型就出现了。该模型名为「Chinese Llama 2 7B」，由国内 AI 初创公司 LinkSoul.Al 推出。仅仅两周时间，该项目在 Hugging Face 上收获过万次下载，并在 GitHub 上获得了 1200 Stars。据项目介绍，Chinese-Llama...
3-E-F methods contain three separate encoders to model visual, textual, and cross-modal features; 2-E-F methods simplify the 3- E-F architecture by employing a shared encoder to embed textual and cross-modal features; while T-T-C methods are ...
模型结构如下图所示,对于输入图像 X_v,本文使用预训练的 CLIP 视觉编码器 ViT-L/14 进行处理,得到视觉特征 Z_v=g (X_v)。实验中使用的是最后一个 Transformer 层之前和之后的网络特征。作者使用一个简单的线性层来将图像特征连接到单词嵌入空间中。具体而言,应用可训练投影矩阵 W 将 Z_v 转换为语言嵌入标...
Our experiments are based on the pre-trained Stable Diffusion v1.5 model, using Taiyi-CLIP as the image and text encoder. We employ the Hugging-Face diffusion library and train the Stable Diffusion model using LoRA, ensuring the model’s lightweight characteristic. Our method’s trainable paramet...
🤗 在 Hugging Face Hub 上创建一个账户。你可以在这里完成注册: https://hf.co/join 步骤1: 设置 运行以下单元以安装 diffusers 库以及一些其他要求: %pip install -qq -U diffusers datasets transformers accelerate ftfy pyarrow 1. 接下来,请前往 https://huggingface.co/settings/tokens 创建具有写权限的...
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对于视觉模态,采用 CLIP [6] 作为图片特征提取器,并使用 mBART [8] 对 LLaVA [7] 开源的视觉预训练数据进行翻译汉化,生成中文图片文本对。在预训练阶段同时使用中英文数据进行训练,从而让模型更好的支持中文。 有监督微调 预训练阶段将不同模态的特征和大语言模型对齐,有监督微调阶段则仅冻结模态编码器权重,将...