探索多模态文本和视觉模型：AI 中的感官融合
欢迎来到多模态文本和视觉模型单元！🌐📚👁️
在上一个单元中，我们学习了 Transformer 架构，它彻底改变了自然语言处理，但并没有局限于文本模态。正如我们所见，它已经开始征服视觉领域（包括图像和视频），带来了大量新的研究和应用。
在本单元中，我们将重点关注 Transformer 模态重叠的使用带来的数据融合可能性，以及由此带来的任务和模型优势。
探索多模态🔎🤔💭
我们的冒险从理解文本和图像融合的重要性开始，探索多模态模型的历史，并发现自监督学习如何释放多模态的潜力。本单元讨论了不同的模态，重点关注文本和视觉。在本单元中，我们将遇到三个主要主题
1. 多模态世界 + 视觉语言模型介绍 这些章节作为基础，使学习者能够理解多模态数据的重要性、表示以及其各种应用，为 AI 模型中文本和视觉的融合奠定基础。
在本节中，您将
- 了解来自各种感官输入的真实世界多模态数据的性质，这些数据对人类决策至关重要。
- 探索多模态在机器人、搜索、视觉推理等方面的实际应用，展示其功能和多样化的应用。
- 学习各种多模态任务和模型，重点关注图像到文本、文本到图像、VQA、文档 VQA、字幕、视觉推理等。
- 最后介绍视觉语言模型和包括多模态聊天机器人等酷炫应用。
2. CLIP 及其相关模型 接下来，本章讨论了流行的 CLIP 模型和类似的视觉语言模型。在本节中，您将
- 深入研究 CLIP 的奥秘，从理论到实际应用，并探索其变体。
- 了解 Image-bind、BLIP 等相关模型，以及它们的现实世界意义和挑战。
- 探索 CLIP 的功能，它在搜索、零样本分类和像 DALL-E 这样的生成模型中的应用。
- 了解对比和非对比损失，并探索自监督学习技术。
3. 迁移学习：多模态文本和视觉 在本单元的最后一章，您将
- 探索各种多模态模型在特定任务中的应用，包括单样本、少样本、从头训练和迁移学习，为探索 Jupyter 笔记本中迁移学习的优势和实际应用奠定基础。
- 在 Jupyter 笔记本中进行详细的实践实现，涵盖 CLIP 微调、视觉问答、图像到文本、开集目标检测和类似 GPT-4V 的助手模型等任务，重点关注任务细节、数据集、微调方法和推理分析。
- 最后，比较前面的部分，讨论优势、挑战，并提供对多模态学习未来潜在发展的见解。
您的旅程 🏃🏻♂️🏃🏻♀️🏃🏻
准备好迎接一次引人入胜的体验！我们将探索 CLIP 等多模态模型背后的机制，探索它们的应用，并体验文本和视觉的迁移学习。
在本单元结束时，您将对多模态任务有扎实的理解，拥有多模态模型的实践经验，构建基于它们的酷炫应用，以及不断发展的多模态学习格局。
加入我们，一起探索文本和视觉融合的迷人领域，释放 AI 以更人性化方式理解世界的力量。
让我们开始吧 🚀🤗✨
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