CLIP, Expliqué Intuitivement et Exhaustivement

CLIP, Expliqué de manière intuitive et exhaustive

Création de représentations solides d’images et de langage pour des tâches générales d’apprentissage automatique.

Dans cet article, vous apprendrez sur la “préformation préalable à langue et image contrastée” (CLIP), une stratégie pour créer des représentations visuelles et linguistiques si bonnes qu’elles peuvent être utilisées pour créer des classificateurs hautement spécifiques et performants sans aucune donnée d’entraînement. Nous passerons en revue la théorie, comment CLIP diffère des méthodes plus conventionnelles, puis nous examinerons l’architecture étape par étape.

Pour qui est-ce utile ? Toute personne intéressée par la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) ou la modélisation multimodale.

Quel est le niveau d’expertise requis pour cet article ? Cet article devrait être accessible aux scientifiques des données novices, bien que vous puissiez avoir du mal à suivre si vous n’avez aucune expérience en science des données. Cela devient un peu plus avancé une fois que nous commençons à parler de la fonction de perte.

Prérequis : Une connaissance sommaire de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel.

• QLoRA Formation d’un modèle linguistique puissant sur une carte graphique de 16 Go.
• Remodeler la mémoire du modèle sans avoir besoin de reformation
• Synergie de LLM et GUI, au-delà du Chatbot

Le classificateur d’images typique

Lors de la formation d’un modèle pour détecter si une image est celle d’un chat ou d’un chien, une approche courante consiste à présenter au modèle des images de chats et de chiens, puis à ajuster progressivement le modèle en fonction de ses erreurs jusqu’à ce qu’il apprenne à faire la distinction entre les deux.

cet article, qui est le mécanisme qui rend cela généralement possible.

Cette forme traditionnelle d’apprentissage supervisé est parfaitement acceptable pour de nombreux cas d’utilisation et est connue pour bien fonctionner dans une variété de tâches. Cependant, cette stratégie est également connue pour donner des modèles hautement spécialisés qui ne fonctionnent bien que dans les limites de leur formation initiale.

Pour résoudre le problème de la sur-spécialisation, CLIP aborde la classification d’une manière fondamentalement différente; en essayant d’apprendre…

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