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AI神奇魅力的源點(diǎn)：相似度
- 1 前言在本專(zhuān)欄去年的文章《從隱空間認識CLIP 多模態(tài)模型》里，已經(jīng)介紹過(guò)了：CLIP 的核心設計概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個(gè)點(diǎn)( 以向量表示)。其針對每一個(gè)文句和圖像都會(huì )提取其特征，并映射到這個(gè)隱空間里的某一點(diǎn)。然后經(jīng)由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來(lái)估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點(diǎn)積注意力(Dot-Product attention) 機制，其先透過(guò)點(diǎn)積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
- 關(guān)鍵字： 202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
從CLIP應用領(lǐng)會(huì )隱空間的魅力
- 1 前言在前面所刊登的《從隱空間認識CLIP 多模態(tài)模型》一文里，已經(jīng)闡述了CLIP 基于隱空間的運作了。在本文里，將從商店柜臺的產(chǎn)品推薦應用來(lái)說(shuō)明：我們可以拿CLIP 的源代碼，搭配商家自有產(chǎn)品圖像(Image) 和圖像敘述文句(Text)，來(lái)訓練出企業(yè)自用的CLIP 小模型，同時(shí)也領(lǐng)會(huì )其幕后隱空間(Latent space) 的運作及其效果。茲復習一下CLIP 的特性，它的目標是透過(guò)大量圖片及文字描述，建立兩者間的對應關(guān)系。其做法是利用ResNet50 等來(lái)萃取圖像的特征，并映射到隱空間(Latent
- 關(guān)鍵字： 202311 CLIP 隱空間
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