探索多模态文本和视觉模型：在人工智能中 объединение 感官

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，但并未止步于文本模态。正如我们所见，它已开始征服视觉领域（包括图像和视频），带来了广泛的新研究和应用。

在本单元中，我们将重点关注 Transformer 的跨模态使用所实现的数据融合可能性，以及受益的任务和模型。

探索多模态 🔎🤔💭

我们的冒险之旅从理解为什么融合文本和图像至关重要开始，探索多模态模型的历史，并发现自监督学习如何解锁多模态的力量。本单元讨论了不同的模态，重点是文本和视觉。在本单元中，我们将遇到三个主要主题

1. 多模态世界 + 视觉语言模型导论 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、其表示形式及其多样化的应用，为人工智能模型中文本和视觉的融合奠定基础。

在本章中，您将

• 了解来自各种感觉输入的真实世界多模态数据的性质，这些输入对于人类决策至关重要。
• 探索多模态在机器人技术、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。
• 了解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、图像描述、视觉推理等。
• 最后介绍视觉语言模型和很酷的应用，包括多模态聊天机器人。

2. CLIP 及其相关模型 接下来，本章讨论流行的 CLIP 模型和类似的视觉语言模型。在本章中，您将

• 深入了解 CLIP 的魔力，从理论到实际应用，并探索其变体。
• 探索 Image-bind、BLIP 等相关模型，以及它们在现实世界中的影响和挑战。
• 探索 CLIP 的功能，其在搜索、零样本分类和 DALL-E 等生成模型中的应用。
• 理解对比损失和非对比损失，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

• 探索多模态模型在特定任务中的各种应用，包括一次性学习、少样本学习、从头开始训练和迁移学习，为探索迁移学习的优势和 Jupyter 笔记本中的实际应用奠定基础。
• 参与 Jupyter 笔记本中的详细实践，涵盖 CLIP 微调、视觉问答、图像到文本、开放集物体检测和类似 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，比较之前的章节，讨论优点、挑战，并提供对多模态学习未来潜在进展的见解。

您的未来旅程 🏃🏻‍♂️🏃🏻‍♀️🏃🏻

准备好迎接引人入胜的体验吧！我们将探索 CLIP 等多模态模型背后的机制，探索其应用，并踏上文本和视觉迁移学习的旅程。

在本单元结束时，您将对多模态任务有扎实的理解，获得多模态模型的实践经验，构建基于它们的酷炫应用，并了解多模态学习不断发展的前景。

加入我们，一起探索文本和视觉融合的迷人领域，解锁人工智能以更像人类的方式理解世界的可能性。

让我们开始吧 🚀🤗✨

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