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(tǒng)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(shù)。
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(xiàn)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(tǒng)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(xiàn)を調(diào)整し、生成目標（キャプション損失）を調(diào)整して共同表現(xiàn)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(gòu)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(xiàn)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(xiàn)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?qū)W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(diào)整された畫像表現(xiàn)（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(jié)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(nèi)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。