CLIP
CLIP навчав спільні представлення зображень і тексту.
Чому це важливо
Ця робота поєднала представлення зображень і тексту без спеціального набору міток для задачі.
Дані з вебу можуть переносити в модель упередження й шум.
Запис атласу: https://www.aitimeline.dev/uk/events/evt-0015/
Дослідження · 5 січня 2021 р.
CLIP навчав спільні представлення зображень і тексту.
Ця робота поєднала представлення зображень і тексту без спеціального набору міток для задачі.
Дані з вебу можуть переносити в модель упередження й шум.
OpenAI · Опубліковано 5 січня 2021 р.
arXiv · Опубліковано 26 лютого 2021 р.
Текстовий encoder CLIP використовує Transformer; це підтверджує технічна стаття, додана поряд з анонсом.
Пари відбирала сама CLIP: лишалися ті, де косинус між вкладеннями тексту й зображення не менший за 0,3.
Зоровий кодер Flamingo попередньо навчено контрастно «на кшталт CLIP», з дволанковою контрастною втратою зі статті про CLIP.
Текстову умову подано через подання, навчене зіставляти текст і зображення.
Зоровий кодер LLaVA — попередньо навчений CLIP ViT-L/14, з'єднаний із мовною моделлю однією лінійною проєкцією.
Обидва підходи пов’язують текст і зображення: CLIP зіставляє їх, а Muse Image генерує зображення. Пряма залежність моделей не стверджується.