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CLIP 和相关模型
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CLIP 和相关模型
到目前为止，我们已经了解了多模态的基础知识，并特别关注了视觉语言模型。本章简要概述了 CLIP 和类似模型，重点介绍了它们的独特功能以及在各种机器学习任务中的适用性。它为对 CLIP 之前和之后出现的关键多模态模型进行高层次的探索奠定了基础，展示了它们对多模态 AI 进步的重大贡献。
CLIP 之前
在这一部分，我们探索了 CLIP 之前多模态 AI 的创新尝试。重点是使用深度学习在该领域取得重大进展的有影响力的论文
“多模态深度学习”，Ngiam 等人 (2011)： 本文展示了深度学习在多模态输入中的应用，强调了神经网络在整合不同数据类型方面的潜力。它为多模态 AI 未来的创新奠定了基础。
“用于生成图像描述的深度视觉-语义对齐”，Karpathy 和 Fei-Fei (2015)： 这项研究提出了一种将文本数据与特定图像区域对齐的方法，增强了多模态系统的可解释性，并促进了对复杂视觉-文本关系的理解。
“展示与讲述：神经图像字幕生成器”，Vinyals 等人 (2015)： 本文标志着实用多模态 AI 的重要一步，展示了如何将 CNN 和 RNN 结合起来，将视觉信息转化为描述性语言。
CLIP 之后
CLIP 的出现为多模态模型带来了新的维度，以下发展就说明了这一点
CLIP： OpenAI 的 CLIP 是一项颠覆性技术，它从大量的互联网文本-图像对中学习，并实现了零样本学习，这与早期的模型形成对比。
GroupViT： GroupViT 在分割和语义理解方面进行了创新，将这些方面与语言相结合，展示了语言和视觉的先进集成。
BLIP： BLIP 引入了视觉和语言之间的双向学习，突破了从视觉输入生成文本的界限。
OWL-VIT： OWL-VIT 专注于以对象为中心的表示，促进了在文本上下文中理解图像中的对象。
结论
希望本节简要概述了 CLIP 前后多模态 AI 的关键工作。这些发展突出了处理多模态数据的不断发展的方法及其对 AI 应用的影响。
接下来的章节将深入探讨“损失函数”方面，重点介绍对训练多模态模型至关重要的各种损失函数和自监督学习。“模型”部分将提供对 CLIP 及其变体的更深入理解，探索它们的设计和功能。最后，“实践笔记本”部分将提供实践经验，解决诸如数据偏差之类的挑战，并将这些模型应用于诸如图像搜索引擎和视觉问答系统之类的任务中。这些章节旨在加深您在多模态 AI 多方面的世界中的知识和实践技能。
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