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。 下面我将从4部分对本篇章进行讲解, 讲解CLIP的主要内容; 讲解Chinese-CLIP的主要内容; ...
有效地将CLIP跨模态预训练模型转换为另一种语言(中文)所遭遇的困难:带有机器翻译的CLIP很难在中文跨模态检索基准上表现良好(中文-图像);虽然使用CLIP初始化和锁定图像微调可以实现CLIP到中文数据的快速对应,但视觉编码器仍然无法从特定语言域学习图像信息(微调的数据集难以支撑视觉编码器从特定语言域学习图像信息,OPEN A...
CLIP-Chinese:中文多模态对比学习预训练模型 描述 笔者最近尝试在业务中引入多模态,基于CLIP论文的思想,实现了基于Vit-Bert的CLIP模型,下面将其称为BertCLIP模型。笔者用140万的中文图文数据,基于LiT-tuning的方式,训了一版BertCLIP模型。BertCLIP模型在中文图文相似度、文本相似度、图片相似度等任务上都有着不错的表...
RoBERTa 是对 BERT 的有效优化,通过更大的数据集、长时间的训练、更大的批次、动态 Masking 和移除 NSP 任务等改进措施,显著提高了模型的性能。在许多自然语言处理任务中,RoBERTa 的表现优于原始的 BERT。
https://github.com/yangjianxin1/CLIP-Chinese 预训练权重(使用方法,详见下文): 论文标题: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 01 模型简介 CLIP是由OpenAI提出的一种多模态对比学习模型,OpenAI使用了4亿对图文数据,基于对比学习的方法对CLIP模型进行训练。
【Chinese-CLIP:CLIP模型的中文版本,使用大规模中文数据进行训练(~2亿图文对),旨在帮助用户实现中文领域的跨模态检索、图像表示等】'Chinese-CLIP - Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.' by billjie1 GitHub: github.com/billjie1/Chinese-CLIP #开...
当前OpenAI提出的CLIP是AI领域内最火热的多模态预训练模型,简单的图文双塔结构让多模态表征学习变得异常简单。此前CLIP只有官方英文版本,如果想在中文领域尤其是业务当中使用这种强大的表征模型,需要非常麻烦的翻译工作。近期达摩院提出中文版本CLIP,Chinese CLIP系列,在ModelScope和Github均已开源,并且代码也已经并入Hugging...
This branch is up to date withyangjianxin1/CLIP-Chinese:master. README 项目描述 微信公众号【YeungNLP】文章:CLIP-Chinese:中文多模态对比学习预训练模型,文章内可获取140w中文图文对预训练数据,以及中文CLIP预训练权重。 CLIP是由OpenAI提出的一种多模态对比学习方法,原模型使用了4亿个图文对进行对比学习训练,...
本项目为CLIP模型的中文版本,使用大规模中文数据进行训练(~2亿图文对),旨在帮助用户快速实现中文领域的图文特征&相似度计算、跨模态检索、零样本图片分类等任务。本项目代码基于open_clip project建设,并针对中文领域数据以及在中文数据上实现更好的效果做了优化。本项目提供了API、训练代码和测试代码,下文中将详细介绍细...
"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...