中文clip模型训练：IO问题对训练进度的影响及解决办法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CsnIwxbauiZ2fakSYp1cI8fwnie/a9CLIP是一种基于对比学习的多模态模型，与CV中的一些对比学习方法如moco和simclr不同的是，CLIP的训练数据是 文本\-图像对 ：一张图像和它对应的文本描述，这里希望通过对比学习 ...
飞搜侠
热门搜索
多模态RAG应用中对比学习的样本是如何选取的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/E4c1w5KeOiDyxqkbhC8cTr2ZnOb/ac该数据集将包含更多的图像及其各自的参考文本,为我们提供更丰富的查询集进行探索和试验。尽管如此,总是有改进模型的空间。我们可以探索创建定制的CLIP模型,调整各种参数。
LLM在快手推荐的对比学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YYqywFhxUiKpPfkk49DcMKXnnId/a7方法其实和上次介绍的小红书的NoteLLM（ **NoteLLM: 大语言模型在小红书推荐系统的落地应用**）有点类似的地方，都是想用大模型作为特征提取器来提取item文本中的语义信息来 ...
ImageBind：融合六模态数据的多模态模型新趋势 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/F8LTw6g7ei6URLkIao0cAqmxnzc/a5CLIP 模型的思路非常简单，它将图片和文本利用Transformer分别编码为向量，然后使用对比学习（ITC）的方式进行训练。ITC使来自同一对的图片和文本的向量在向量空间中尽可能地 ...
《KDD 2024上港大黄超团队对图机器学习大模型的研究重点是什么？》
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DqGiwdnlpiYNdlkF6MGcEb5Snld/a9正因如此，将大语言模型与图学习技术相融合 ... 图结构数据设计的深度学习框架。它通过聚合邻近节点 ... 对比学习或期望最大化（EM）迭代训练等技术，以对齐 ...
CLIP模型的功能与应用解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SgZYwDOmEistc7kPXv6c0aysnze/a2CLIP 模型的思路非常简单，它将图片和文本利用Transformer分别编码为向量，然后使用对比学习（ITC）的方式进行训练。ITC使来自同一对的图片和文本的向量在向量空间中尽可能地 ...
多模态大模型MM-LLMs主流模型对比及评测表现 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DPjOwD19iiAcMYkryZicYJMWnTf/a3(15) BuboGPT 是通过学习共享语义空间构建的模型，用于全面理解MM内容。它探索图像、文本和音频等不同模式之间的细粒度关系。 (16)ChatSpot 引入了一种简单而有效的方法 ...
Embedding模型训练技巧有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WQxtwZKCciRcbvkjmymcSgW0nif/aq2024年11月9日 ... 多模态嵌入则集中在CLIP、BLIP和SimVLM等模型上，致力于从大规模图像-文本对中学习共享空间的表示。训练流程上，许多模型采取两阶段方法：初期对比预训练及多 ...
数字巴别塔构建：VLP 框架与对比学习的协同效应 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DToOwxwXyiM2q6kUQyxcYm0cnMd/a7微软AI在创建照片说明方面超越人类：当算法邂逅艺术的人文启示录 . 序章：数字时代的文艺复兴. 在这个万物皆数据的后现代图景中，人工智能正以量子跃迁般的速度重塑 ...
深度剖析Stable Diffusion：算法对比与应用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e/a3相比较于DALL-E等大模型，Stable Diffusion让用户使用消费级的显卡便能够迅速实现文生图。Stable Diffusion完全免费开源，所有代码均在GitHub上公开，大家可以拷贝使用。 创始 ...