CLIP: գաղափար, կորուստի ֆունկցիա, ուսուցման մեթոդ, ինչու է օգտագործվում։ Որո՞ք հեռավորության մետրիկաները կարող են օգտագործվել և որոնք կիրառել են հեղինակները։
sobes.tech AI
Պատասխան AI-ից
CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) մոդելը, որը մշակվել է OpenAI-ի կողմից՝ համատեղ ուսուցման համար պատկերների և տեքստի ներկայացումների։ Իդեան այն է, որ մոդելին սովորեցնել, ինչպես համատեղել պատկերներն ու նրանց տեքստային նկարագրությունները ընդհանուր ներդրման տարածքում։
Կորուստի ֆունկցիա: օգտագործվում է հակադրական կորուստ (օրինակ, InfoNCE), որը առավելագույնը դարձնում է համապատասխան «պատկեր-տեքստ» զույգերի ներդրումների նմանությունը և նվազեցնում անհամապատասխան զույգերի նմանությունը։
Ուսուցման մեթոդը: մոդելը ուսուցանվում է մեծ զույգերի հավաքածուի վրա՝ օգտագործելով երկու կոդավորիչ՝ պատկերների և տեքստի համար։ Ուսուցումը կատարվում է հակադրական կորուստի ֆունկցիայի նվազեցմամբ, որը խթանում է կապված զույգերի ներդրումների մոտությունը և անկապ զույգերի տարբերությունը։
Օգտագործում: CLIP-ը կիրառվում է բազմամոդալ որոնման խնդիրների, պատկերների դասակարգման առանց լրացուցիչ ուսուցման (zero-shot), նկարագրությունների ստեղծման և այլ խնդիրների համար, որտեղ անհրաժեշտ է կապել տեսողական և տեքստային տեղեկատվությունը։
Հեռավորության մետրիկա: սովորաբար օգտագործվում է կոսինուսային նմանությունը, Եւկլիդյան կամ Մանհեթենյան հեռավորությունը՝ ներդրումների միջև նմանությունը չափելու համար։ CLIP-ի հեղինակները հատուկ օգտագործել են կոսինուսային նմանությունը, քանի որ այն լավ է համապատասխանում ուղղությունների համեմատությանը վեկտորային տարածքում և նորմալացնում է վեկտորների երկարությունը։