LLM在快手推荐的对比学习 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YYqywFhxUiKpPfkk49DcMKXnnId/a7提出方法的框架叫做Llm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation，简称LERAN，采用的是双塔的架构来进行自监督学习，用户塔和物品塔均由内容嵌入生成模块（CEG）和偏好理解 ...
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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好了,现在发生的是:我们给文本-图像模型这些正样本和负样本,其中每个样本由一个图像和描述性文本组成。正样本是图像和文本正确对齐的样本——例如,一张猫的图片与文本"这 ...
多模态模型如何向统一框架发展？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Z5Ngwt7zpi7Pt1kRPjjcgwxCnZe/acCLIP. CLIP 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 ...
多模态训练，解决不同模态之间的差异 - 飞书
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/Z5Ngwt7zpi7Pt1kRPjjcgwxCnZe... 框架：一种是将所有模态的编码放在一个大的 ... 对比学习（ITC）的方式进行训练。ITC使来自同一对的 ... 图、热力图以及运动向量图。. . . 附件不支持打印.
RAG框架的三种类型 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/M3ApwqSYTisvaQkIJ2PcuIPen7e/a3为了解决这个问题，SURGE提出了使用图-文本对比学习的方法，可以促使模型产生一系列可能且连贯的响应，减少过拟合，加强模型泛化能力。对于涉及结构化数据的检索任务，SANTA框架 ...
深入理解中文clip模型：从预训练到工程实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CsnIwxbauiZ2fakSYp1cI8fwnie/aa... 对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 如下图所示，CLIP包括两个模型： ... （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 ...
飞书云文档
https://v11enp9ok1h.feishu.cn/wiki/Z5Ngwt7zpi7Pt1kRPjjcgwxCnZe?from=from_copylink... 框架：一种是将所有模态的 ... 对比学习（ITC）的方式进行训练。ITC使来自同一对的 ... 图、热力图以及运动向量图。. common.docs_name - LarkCCM_Docs_Menu_Image.
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 ...
RAG框架结构的层次与特点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UQPywPSakiUdRokB90ScJgJZnPd/a4为减少此偏差，SURGE使用图文对比学习法以促使模型产生多样化响应，减少过拟合并提升泛化。结构化数据检索任务中的SANTA框架采用三阶段训练，通过对比学习精炼查询和 ...
模型架构：知识注入与基于文本提示的分割 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XAnJwbH27i46EjkCukVcDjrknWc/a5图1：SAT与现有的分割框架有本质的区别。 ... **知识注入： **为了构建可以精准编码解剖学术语的提示编码器，研究团队首先将多模态解剖学知识用对比学习的方式注入到文本编码器 ...