clip主要就是分为两个部分,一个是CLIPTextTransformer,一个是CLIPVisionTransformer,说白了就是一个处理text,一个处理image。 CLIPTextTransformer和CLIPVisionTransformer的核心,都共用了一个模型结构CLIPEncoder。也就是CLIP编码部分。(这里说的共用,值得是模型框架相同,而不是模型训练的时候,参数也相同。) Q:有些人...
【比刷剧还爽】入门到起飞一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!—人工智能论文写作 2196 17 2:59:33 App 强烈推荐!科大讯飞和中科院终于把【多模态大模型】给讲通透了!CLIP、blip、blip2三种模型原理一次性学透!两小时串讲,适合收藏! 5.4万 51 2:21 App 用AI...
SAM+CLIP大火,霸榜AI顶会!准确度提高超过20%,这10种创新方案千万不要错过! 278 -- 1:11 App 自注意力从掩码语言建模中学到了什么?想摸清楚看这篇综述 9251 12 4:58 App 项目拆解:快手极速版爆金币,一天30方法 347 6 12:33:05 App 【强烈推荐】清华大学2024版Transformer教程,从入门到进阶详细解读(可能...
GLM家族其实也没有逃出transformer架构,具有双向编码器和单向解码器组成。预训练或微调采用自回归空白填充方式。 图像家族。图像家族是将transformer机构应用到图像领域的系列算法,该系列算法包括了纯图像的VIT系列算法,图像+文本的CLIP系列算法等。 需要说明的是,nlp算法家族分类其实有些模型是没有明显的界限的,比如图像的...
用Transformer模型，实现了在图像分类和目标检测等任务上的出色表现。CLIP (Contrastive Language-Image Pre...
图像-文本数据：例如CLIP使用的WebImageText等，这些数据通常从网络抓取，并经过过滤过程删除噪声、无用或...
由于突出的性质,Transformer 逐渐成为自然语言理解和生成的标准神经架构。 GPT GPT 是第一个将现代 Transformer 架构和自监督预训练目标结合的模型。实验表明,GPT 在几乎所有 NLP 任务上都取得了显著的成功,包括自然语言推断、问答等。 在GPT 的预训练阶段,每个词的条件概率由 Transformer 建模。如下图 6 所示,对于...
CLIP预训练的时候,batch size达到了32768,他用到了哪些trick去提高batch size? CRF的loss写一下,CRF打破了HMM的哪个假设? 对比学习为什么有效?cv和nlp的经典的对比学习的模型说一下? 多头注意力的头的数量,对参数量有影响吗?为什么? transformer里面为什么要加add&norm模块?好处是什么?
用语言介绍一下Transformer的整体流程 深度学习的三种并行方式:数据并行,模型并行,流水线并行 Deepspeed分布式训练的了解,zero 0-3的了解。 对于CLIP的了解 说几种对比学习的损失函数,以及它们的特点和优缺点 说说大模型生成采样的几种方式,它们的特点和优缺点比较 损失函数中温度的作用 BLIP的细节。(面试中提的问题...