CLIP及其家族

到目前為止，我們已經學習了多模態的基礎知識，並特別關注了視覺語言模型。本章簡要概述了CLIP及類似模型，重點介紹了它們的獨特功能以及在各種機器學習任務中的適用性。它為深入探索CLIP之前和之後出現的關鍵多模態模型奠定了基礎，展示了它們對多模態AI進步的重大貢獻。

CLIP之前

在這一部分，我們將探討CLIP出現之前多模態人工智慧領域的創新嘗試。重點是使用深度學習在該領域取得重大進展的有影響力的論文。

1. Ngiam等人的“多模態深度學習”（2011）： 這篇論文展示了深度學習在多模態輸入中的應用，強調了神經網路在整合不同資料型別方面的潛力。它為未來多模態人工智慧的創新奠定了基礎。

   • 多模態深度學習

2. Karpathy和Fei-Fei的“用於生成影像描述的深度視覺-語義對齊”（2015）： 這項研究提出了一種將文字資料與特定影像區域對齊的方法，增強了多模態系統的可解釋性，並促進了對複雜視覺-文字關係的理解。

   • 用於生成影像描述的深度視覺-語義對齊

3. Vinyals等人的“Show and Tell：一個神經網路影像字幕生成器”（2015）： 這篇論文透過展示如何結合CNN和RNN將視覺資訊轉化為描述性語言，標誌著實用多模態人工智慧邁出了重要一步。

   • Show and Tell：一個神經網路影像字幕生成器

CLIP之後

CLIP的出現為多模態模型帶來了新的維度，如下列發展所示：

1. CLIP： OpenAI的CLIP是一個遊戲規則改變者，它從大量的網際網路文字-影像對中學習，並實現了零樣本學習，與早期模型形成對比。

   • CLIP

2. GroupViT： GroupViT在分割和語義理解方面進行了創新，將這些方面與語言相結合，展示了語言和視覺的先進整合。

   • GroupViT

3. BLIP： BLIP引入了視覺和語言之間的雙向學習，突破了從視覺輸入生成文字的界限。

   • BLIP

4. OWL-ViT： OWL-ViT專注於以物件為中心的表示，提升了在文字語境中對影像中物件的理解。

   • OWL-ViT

結論

希望本節能對CLIP之前和之後多模態人工智慧領域的關鍵工作提供簡潔的概述。這些進展突出了處理多模態資料不斷演變的方法及其對人工智慧應用的影響。

接下來的章節將深入探討“損失函式”方面，重點介紹對訓練多模態模型至關重要的各種損失函式和自監督學習。“模型”部分將更深入地瞭解CLIP及其變體，探索它們的設計和功能。最後，“實踐筆記本”部分將提供動手實踐經驗，解決資料偏差等挑戰，並將這些模型應用於影像搜尋引擎和視覺問答系統等任務。這些章節旨在加深您在多模態人工智慧複雜世界中的知識和實踐技能。

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