Jina AI 研究人员引入了 Jina-clip-v1 模型来解决这些挑战。这个开源模型采用了一种新颖的多任务对比训练方法,旨在优化单个模型中文本图像和文本文本表示的对齐。该方法旨在统一有效处理两种类型任务的能力,减少对单独模型的需求。 jina-clip-v1 提出的训练方法涉及一个三阶段的过程。第一阶段侧重于使用简短的人工制作...
基于此,研究人员选择了 OpenAI 开发的多模态模型架构 CLIP,并利用 CLIP 的多模态对比学习目标在 TREEOFLIFE-10M 上持续进行预训练。 具体而言,CLIP 对视觉编码器和文本编码器这两种单模态嵌入模型进行训练,从而最大化正对 (positive pairs) 之间的特征相似性,最小化负对 (negative pairs) 之间的特征相似性,其中正...
图像在训练过程中被预处理为224×224分辨率,此外,训练期间除了最后一层,所有的 CLIP 模型参数被冻结。KOSMOS-1 的参数总数约为 1.6B。 表3:KOSMOS-1 训练阶段使用的模型参数 实验结果 该研究进行了一系列丰富的实验来评价 KOSMOS-1 :语言任务(语言理解、语言生成、 OCR-free 文本分类);跨模态迁移(常识推理);非...
所提出的BootPIG架构对预先训练的文本到图像扩散模型进行最少的修改,并利用一个独立的UNet模型来引导生成朝着所需外观的方向进行。我们引入了一种训练过程,使我们能够利用从预训练的文本到图像模型、LLM聊天智能体和图像分割模型生成的数据来引导BootPIG架构启动个性化能力。与需要数天预训练的现有方法不同,BootPIG架构...
CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training,中文是对比语言-图像预训练,是一个预训练模型,简称为CLIP。 该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的,最初用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型,这个任务在多模态领域比较常见,可以用于文本图像检索,CLIP是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型大量的成对互联网...
基于此,研究人员选择了 OpenAI 开发的多模态模型架构 CLIP,并利用 CLIP 的多模态对比学习目标在 TREEOFLIFE-10M 上持续进行预训练。 具体而言,CLIP 对视觉编码器和文本编码器这两种单模态嵌入模型进行训练,从而最大化正对 (positive pairs) 之间的特征相似性,最小化负对 (negative pairs) 之间的特征相似性,其中正...
基于此,研究人员选择了 OpenAI 开发的多模态模型架构 CLIP,并利用 CLIP 的多模态对比学习目标在 TREEOFLIFE-10M 上持续进行预训练。 具体而言,CLIP 对视觉编码器和文本编码器这两种单模态嵌入模型进行训练,从而最大化正对 (positive pairs) 之间的特征相似性,最小化负对 (negative pairs) 之间的特征相似性,其中正...
基于此,研究人员选择了 OpenAI 开发的多模态模型架构 CLIP,并利用 CLIP 的多模态对比学习目标在 TREEOFLIFE-10M 上持续进行预训练。 具体而言,CLIP 对视觉编码器和文本编码器这两种单模态嵌入模型进行训练,从而最大化正对 (positive pairs) 之间的特征相似性,最小化负对 (negative pairs) 之间的特征相似性,其中正...
基于此,研究人员选择了 OpenAI 开发的多模态模型架构 CLIP,并利用 CLIP 的多模态对比学习目标在 TREEOFLIFE-10M 上持续进行预训练。 具体而言,CLIP 对视觉编码器和文本编码器这两种单模态嵌入模型进行训练,从而最大化正对 (positive pair...
基于此,研究人员选择了 OpenAI 开发的多模态模型架构 CLIP,并利用 CLIP 的多模态对比学习目标在 TREEOFLIFE-10M 上持续进行预训练。 具体而言,CLIP 对视觉编码器和文本编码器这两种单模态嵌入模型进行训练,从而最大化正对 (positive pairs) 之间的特征相似性,最小化负对 (negative pairs) 之间的特征相似性,其中正...