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...
论文摘要Jina AI 开源了 Jina CLIP,该模型采用创新的多任务对比训练方法,能够同时处理文本和图像任务,在多种评估中均取得了优异的表现。 论文介绍多模态学习是一个快速发展的领域,专注于训练模型理解和生成跨…
多模态.大模型!【Openai CLIP模型串讲】看计算机大佬如何巧妙的讲解多模态模型!真的让人醍醐灌顶!(对比学习、Diffusion模型、时间序列预测)共计3条视频,包括:1-14 节直播9:Openai CLIP模型、1-18 节直播13:对比学习、1-19 节直播14:Diffusion模型等,UP主更多精彩
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...
DreamLIP:用合成数据训练CLIP | CLIP使用的图片caption往往不能完全描述图中细节,此文链接提出用多模态大模型为图片生成多句详细的caption,再做细粒度对比学习,在30M图片数据上训练的DreamLIP效果超过了使用400M图片的CLIP。(论文简读第26期) 细节: 1. 使用的MLLM:InstructBLIP、LLaVA-v1.5和GPT4-V; ...
数据集有了,然后是训练设置。MLLM 组件包含24层、隐藏维度是2048、8192个 FFN 和32个注意力头、参数量为 1.3B。为了使模型更好的收敛,图像表示是从具有1024个特征维度的预训练 CLIP ViT-L/14 模型获得的。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。KO...
我们要强调的是,目标模态的数据样本与其他模态无关,这与利用不同模态的配对数据(例如,CLIP)或交替数据的其他方法有所区别。我们提出了一种名为多模态路径的方法-给定目标模态和为其设计的转换器,我们使用用于另一模态的辅助转换器进行训练,并构建路径连接两个模型的组件,以便目标模态的数据可以被两个模型处理。这样...
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...