Dieses Tutorial für die DataCamp-Community, die für Klarheit und Genauigkeit bearbeitet wurde, untersucht die Modelle der Bild-Text-Grundlage und konzentriert sich auf das innovative Contrastive Captioner (CoCA) -Modell. Coca kombiniert kontrastive und generative Lernziele einzigartig und integrieren die St?rken von Modellen wie Clip und Simvlm in eine einzelne Architektur.

Fundamentmodelle: Ein tiefes Tauchgang

Fundamentmodelle, die auf massiven Datens?tzen vorgebracht sind, sind für verschiedene nachgeschaltete Aufgaben anpassbar. W?hrend NLP einen Anstieg der Fundamentmodelle (GPT, Bert) verzeichnet hat, entwickeln sich auch immer noch die Modelle für Visionen und Visionsprachen. Untersuchungen haben drei prim?re Ans?tze untersucht: Einzel-Encoder-Modelle, Image-Text-Dual-Coder mit kontrastivem Verlust und Encoder-Decoder-Modellen mit generativen Zielen. Jeder Ansatz hat Einschr?nkungen.

Schlüsselbegriffe:

• Fundamentmodelle: Vorausgebildete Modelle anpassbar für verschiedene Anwendungen.
• Kontrastiven Verlust: Eine Verlustfunktion, die ?hnliche und unterschiedliche Eingangspaare vergleicht.
• Quermodal-Wechselwirkung: Wechselwirkung zwischen verschiedenen Datentypen (z. B. Bild und Text).
• Encoder-Decoder-Architektur: Ein neuronales Netzwerkverarbeitungsing und generierende Ausgabe.
• Null-Shot-Lernen: Vorhersage von unsichtbaren Datenklassen.
• Clip: Ein kontrastives Sprachbild-Vor-Training-Modell.
• SIMVLM: Ein einfaches visuelles Sprachmodell.

Modellvergleiche:

• Einzel-Encoder-Modelle: Excel bei Visionsaufgaben, aber k?mpfen
• Bild-Text-Doppel-Coder-Modelle (Clip, Align): Hervorragend für Klassifizierung und Abruf von Null-Shots, aber in Aufgaben begrenzt, die fusionierte Bildtextdarstellungen erforderlich sind (z. B. visuelle Beantwortung). .
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• Generative Modelle (SIMVLM):
Verwenden Sie die Quermodale Interaktion für die gemeinsame Bildtextdarstellung, geeignet für VQA und Bildunterschriften.

Coca: überbrückung der Lücke

Coca -Architektur:

Coca verwendet eine Standard-Encoder-Decoder-Struktur. Seine Innovation liegt in einem entkoppelten Decoder :

• Unter Decodierer: erzeugt eine unimodale Textdarstellung für kontrastives Lernen (unter Verwendung eines [CLS] -Tokens).
• Oberer Decoder: generiert eine multimodale Bild-Text-Darstellung für generatives Lernen. Beide Decoder verwenden kausale Maskierung.

Kontrastes Ziel: lernt, im Zusammenhang mit Bildtextpaaren zu clusterbezogenen und nicht verwandten, in einem gemeinsam genutzten Vektorraum getrennt. Eine einzelne gepoolte Bildeinbettung wird verwendet.

generatives Ziel: verwendet eine feink?rnige Bilddarstellung (256-dimensionale Sequenz) und die modale Aufmerksamkeit, um Text autoregressiv vorherzusagen.

Schlussfolgerung:

coca stellt einen signifikanten Fortschritt in den Modellen der Bild-Text-Grundlage dar. Der kombinierte Ansatz verbessert die Leistung in verschiedenen Aufgaben und bietet ein vielseitiges Tool für nachgeschaltete Anwendungen. Um Ihr Verst?ndnis für fortgeschrittene Deep -Learning -Konzepte zu f?rdern, betrachten Sie DataCamps fortgeschrittenes Deep Learning mit Keras -Kurs.

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