探索多模态文本和视觉模型：在人工智能中融合感官

欢迎来到多模态文本和视觉模型单元！🌐📚👁️

在上一单元中，我们学习了 Transformer 架构，它彻底改变了自然语言处理领域，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 模态重叠使用所带来的数据融合可能性以及从中受益的任务和模型。

探索多模态🔎🤔💭

我们的冒险从理解为什么融合文本和图像至关重要、探索多模态模型的历史以及发现自监督学习如何释放多模态的力量开始。本单元讨论了不同模态，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. 一个多模态世界 + 视觉语言模型简介 这些章节作为基础，使学习者能够理解多模态数据的意义、其表示形式及其多样化应用，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：

• 理解来自各种感官输入对人类决策至关重要的真实世界多模态数据的性质。
• 探索多模态在机器人、搜索、视觉推理等领域的实际应用，展示其功能和多样化应用。
• 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、图像字幕、视觉推理等。
• 最后介绍视觉语言模型和酷炫应用，包括多模态聊天机器人。

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

• 深入探究 CLIP 的魔力，从理论到实际应用，并探索其变体。
• 发现 Image-bind、BLIP 等相关模型及其在现实世界中的影响和挑战。
• 探索 CLIP 的功能，及其在搜索、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中，您将：

• 探索多模态模型在特定任务中的多样化应用，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在 Jupyter Notebook 中的实际应用做好准备。
• 在 Jupyter Notebook 中进行详细的实际实现，涵盖 CLIP 微调、视觉问答、图像到文本、开放集目标检测和类似 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。
• 最后通过比较前面的章节，讨论其优点、挑战，并提供对多模态学习未来潜在进展的见解。

您的前方旅程🏃🏻‍♂️🏃🏻‍♀️🏃🏻

准备好迎接一场引人入胜的体验吧！我们将探索 CLIP 等多模态模型背后的机制，探索其应用，并深入研究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、多模态模型的实际操作经验、基于它们构建酷炫应用以及多模态学习的不断发展前景有扎实的理解。

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。

我们开始吧🚀🤗✨

< > 在 GitHub 上更新