このデータサンプコミュニティのチュートリアルは、明確さと精度のために編集されており、革新的な対照的なキャプション（COCA）モデルに焦點を當てた畫像テキストファンデーションモデルを探ります。 Cocaは、ContrastiveとGenerativeの學習目標をユニークに組み合わせて、ClipやSimVLMなどのモデルの強さを単一のアーキテクチャに統合します。

基礎モデル：深いダイビング重要な用語：

ファンデーションモデル：多様なアプリケーションに適応可能な事前に訓練されたモデル。

• コントラスト損失：類似の入力ペアと異なる入力ペアを比較する損失関數。
クロスモーダル相互作用：異なるデータ型間の相互作用（例：畫像とテキスト）。
• エンコーダデコーダーアーキテクチャ：ニューラルネットワーク処理入力と生成出力。
• ゼロショット學習：目に見えないデータクラスを予測します。
• クリップ：対照的な言語イメージプリトレーニングモデル。
• simvlm：シンプルな視覚言語モデル。
• モデルの比較：
• シングルエンコーダーモデル：
ビジョンタスクに優(yōu)れていますが、人間の注釈に依存しているため、ビジョン言語タスクに苦しんでいます。

畫像 - テキストデュアルエンコーダーモデル（クリップ、アライメント）：生成モデル（simvlm）：

VQAおよび畫像キャプションに適したジョイント畫像テキスト表現には、クロスモーダル相互作用を使用します。

• coca：ギャップの橋渡し
• Cocaは、対照的で生成的なアプローチの強みを統一することを目指しています。 対照的な損失を使用して、畫像とテキストの表現を調整し、生成目標（キャプション損失）を調整して共同表現を作成します。 cocaアーキテクチャ：
• cocaは標準のエンコーダーデコーダー構造を採用しています。 その革新は、分離されたデコーダー
：

にあります

• 下部デコーダー：対照學習のための単峰性のテキスト表現を生成します（[CLS]トークンを使用）。
• 上部デコーダー：生成學習のためのマルチモーダル畫像テキスト表現を生成します。 両方のデコーダーは因果マスキングを使用します

対照的な目的：

関連する畫像テキストのペアをクラスター化し、共有ベクトル空間で無関係なペアを分離することを學びます。 単一のプールされた畫像埋め込みが使用されます 生成目標：

テキストを自己回避的に予測するために、微調整された畫像表現（256次元シーケンス）とクロスモーダルの注意を使用します。

結論：

cocaは、畫像テキストファンデーションモデルの大幅な進歩を表しています。その組み合わせたアプローチは、さまざまなタスクでのパフォーマンスを向上させ、ダウンストリームアプリケーションに汎用性の高いツールを提供します。 高度な深い學習の概念を理解するために、Kerasコースを使用したDatacampの高度な深い學習を検討してください。

さらなる読み取り：

自然言語の監(jiān)督からの移転可能な視覚モデルの學習

対照的なキャプションを使用した畫像テキスト事前トレーニング

以上がCOCA：対照型のキャプションは、視覚的に説明されている畫像テキストファンデーションモデルですの詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。