探索多模態文字和視覺模型：在人工智慧中融合感官

歡迎來到多模態文字和視覺模型單元！🌐📚👁️

在上一單元中，我們學習了 Transformer 架構，它徹底改變了自然語言處理領域，但並未止步於文字模態。正如我們所見，它已開始征服視覺領域（包括影像和影片），帶來了廣泛的新研究和應用。

在本單元中，我們將重點關注 Transformer 模態重疊使用所帶來的資料融合可能性以及從中受益的任務和模型。

探索多模態🔎🤔💭

我們的冒險從理解為什麼融合文字和影像至關重要、探索多模態模型的歷史以及發現自監督學習如何釋放多模態的力量開始。本單元討論了不同模態，重點關注文字和視覺。在本單元中，我們將遇到三個主要主題：

1. 一個多模態世界 + 視覺語言模型簡介 這些章節作為基礎，使學習者能夠理解多模態資料的意義、其表示形式及其多樣化應用，為人工智慧模型中文字和視覺的融合奠定基礎。

在本章中，您將：

• 理解來自各種感官輸入對人類決策至關重要的真實世界多模態資料的性質。
• 探索多模態在機器人、搜尋、視覺推理等領域的實際應用，展示其功能和多樣化應用。
• 學習各種多模態任務和模型，重點關注影像到文字、文字到影像、VQA、文件 VQA、影像字幕、視覺推理等。
• 最後介紹視覺語言模型和酷炫應用，包括多模態聊天機器人。

2. CLIP 及其相關模型 接下來，本章將討論流行的 CLIP 模型和類似的視覺語言模型。在本章中，您將：

• 深入探究 CLIP 的魔力，從理論到實際應用，並探索其變體。
• 發現 Image-bind、BLIP 等相關模型及其在現實世界中的影響和挑戰。
• 探索 CLIP 的功能，及其在搜尋、零樣本分類和 DALL-E 等生成模型中的應用。
• 理解對比和非對比損失，並探索自監督學習技術。

3. 遷移學習：多模態文字和視覺 在本單元的最後一章中，您將：

• 探索多模態模型在特定任務中的多樣化應用，包括一次性學習、少樣本學習、從頭開始訓練和遷移學習，為探索遷移學習的優勢和在 Jupyter Notebook 中的實際應用做好準備。
• 在 Jupyter Notebook 中進行詳細的實際實現，涵蓋 CLIP 微調、視覺問答、影像到文字、開放集目標檢測和類似 GPT-4V 的助手模型等任務，重點關注任務細節、資料集、微調方法和推理分析。
• 最後透過比較前面的章節，討論其優點、挑戰，並提供對多模態學習未來潛在進展的見解。

您的前方旅程🏃🏻‍♂️🏃🏻‍♀️🏃🏻

準備好迎接一場引人入勝的體驗吧！我們將探索 CLIP 等多模態模型背後的機制，探索其應用，並深入研究文字和視覺的遷移學習。

在本單元結束時，您將對多模態任務、多模態模型的實際操作經驗、基於它們構建酷炫應用以及多模態學習的不斷發展前景有紮實的理解。

加入我們，一起探索文字和視覺融合的迷人領域，解鎖人工智慧以更像人類的方式理解世界的可能性。

我們開始吧🚀🤗✨

< > 在 GitHub 上更新