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。 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...
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,...
首先,我们将介绍分布式训练的基本概念,包括其定义、原理和相关技术。接着,我们将深入探讨分布式训练相较于传统单机训练的优势所在,比如效率提升、运行时间缩短和资源利用率的提高等。最后,我们将总结本文的观点,并展望分布式训练在未来的应用前景。 通过本文的阅读,读者将能够了解到分布式训练的基本概念和原理,以及其在...
Chinese CLIP预训练代码涉及多个步骤,包括数据准备、模型加载、预训练过程等。以下是一个简化的代码示例,展示了如何使用PyTorch进行Chinese CLIP的预训练。 1. 数据准备 首先,需要准备大规模的中文图文对数据集。这些数据集可以从公开资源中收集,如LAION-5B中文子集、Wukong的中文数据等。 2. 模型加载 加载预训练的图...
Chinese-CLIP 如何使用自数据继续训练？或者进行全参数微调？使用图文对继续训练，不关联下游任务进行微调。
Chinese-CLIP 关于自己训练数据集模型推理的问题请参考预测及评估部分的流程，将resume替换为保存的模型路径...
大家好,我们近期在github开源了中文Chinese-CLIP图文表征模型(https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP )开放多个规模的预训练模型、检索demo以及详尽的技术报告。该模型可用于图文检索和图像、文本的表征提取,应用于跨模态搜索、推荐等应用场景。希望大家多多试用 & star,多提宝贵意见～master...
该项目使用了大规模的中文数据进行训练(~2亿图文数据),提供了多个规模的预训练模型和技术报告,让使用者仅通过几行代码就能完成中文图文特征提取和图文检索。 收录于: 第82 期 标签: AI Python 评论 没用过 用过 评分: 发布 暂无精选评论立即登录 微信扫码赞助本站 服务器还剩127天 +2年 : 推荐项目 换一换 ...
阿里巴巴高级算法专家,通义千问开源负责人林俊旸 确认参与 #中国AIGC产业峰会 !🔥林俊旸,阿里巴巴高级算法专家,目前为通义千问开源负责人。他的研究领域包括自然语言处理和多模态表示学习,研究兴趣集中于大规模多模态预训练,在NeurIPS、ICML、ACL等多个顶级会议发表多篇论文,Google Scholar引用量4000+。近期工作为研发...
首先展示一下BertCLIP预训练模型在图文相似度上的效果。 项目地址: 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...