SleepFM：利用对比学习预训练的多模态“睡眠”基础模型

已于 2024-06-01 14:06:59 修改
阅读量1k 收藏 24
点赞数 24
分类专栏： 精品论文 文章标签： 对比学习 多模态 医疗大模型 自然语言处理 深度学习 斯坦福
于 2024-06-01 14:05:34 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Janexjy/article/details/139372977
版权

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在阅读过程中有些知识点存在盲区，可以回到如何优雅的谈论大模型重新阅读。另外斯坦福2024人工智能报告解读为通识性读物。若对于如果构建生成级别的AI架构则可以关注AI架构设计。技术宅麻烦死磕

最低0.47元/天 解锁文章
中文多模态 图文对比学习模型CLIP学习
weixin_42357472的博客
07-13 2914
参考：https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP主要用的这个，他还是用的官方openai 的CLIP模型结构，只单独把文本塔换成中文，图片塔还是用训练好的vit模型，训练的时候也把图像模型冻结；所以图像还是用openai 的vit模型，文本模型用这里的中文模型Taiyi-CLIP-Roberta-102M-Chinese***官方案例 ***
CLIP：连接文本与图像的多模态预训练模型
m0_56896669的博客
11-28 1446
CLIP是由OpenAI于2021年提出的一种多模态预训练模型，旨在通过大规模的文本-图像对进行联合训练，从而实现从自然语言到视觉内容的有效映射。CLIP模型的核心思想是通过对比学习（Contrastive Learning）来学习文本和图像之间的对应关系，从而使得模型能够理解并生成高质量的跨模态表示。
对比学习在NLP和多模态领域的应用
Kaiyuan_sjtu的博客
02-28 2758
© 作者｜杨锦霞研究方向 | 多模态引言对比学习的主要思想是相似的样本的表示相近，而不相似的远离。对比学习可以应用于监督和无监督的场景下，并且目前在CV、NLP等领域中取得了较好的性...
多模态对比学习太香了！双斩CVPR/NeurIPS！新成果及开源代码已扒
学姐带你玩AI的博客
03-19 1150
它最近在各大顶会上（尤其是CVPR）可是相当受欢迎，比如NeurIPS上的CILPLoss模块，性能达到新SOTA；还有CVPR上的BadCLIP方法、HACL方法...多模态对比学习的优势在于它，尤其在多模态表征学习、跨模态对齐、预训练模型等领域表现相当好，研究潜力巨大。这方向的创新路径也很广泛，包括动态融合、处理缺失模态、引入因果推理等。不过根据当下的研究进展，建议大家还是从等多角度切入做创新。如果需要参考，可直接领取我整理的全部论文+开源代码需要的同学看文末。
多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型
热门推荐
Bubbliiiing的学习小课堂
04-05 5万+
学了一些多模态的知识，CLIP算是其中最重要也是最通用的一环，一起来看一下吧。CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training，中文是对比语言-图像预训练，是一个预训练模型，简称为CLIP。该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的，最初用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，这个任务在多模态领域比较常见，可以用于文本图像检索，CLIP是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型大量的成对互联网数据进行预训练，在很多任务表现上达到了目前最佳表现（SOTA）
NAACL22 | 引入多模态对比学习来增强句子特征学习
zenRRan的博客
08-23 1146
知乎：李加贝方向：跨模态检索论文：MCSE: Multimodal Contrastive Learning of Sentence Embeddings链接：https://aclanthology.org/2022.naacl-main.436.pdf代码：https://github.com/uds-lsv/MCSE视觉作为人类感知体验的核心部分，已被证明在建立语言模型和提高各种NLP任务的...
人工智能-项目实践-预训练-open visual language model 多模态预训练模型
01-06
自编码器训练让模型学习从多模态输入中重建原始信息，而对比学习则通过对比不同样本之间的相似性和差异性来增强模型的表示能力。 微调阶段，你可以选择特定的下游任务，如图像标题生成、视觉问答或图文匹配，对预...
【深度学习框架】基于PyTorch 2.0的多模态大模型训练全流程解析：从基础原理到实战案例
最新发布
04-24
内容概要：本文详细介绍了如何使用 PyTorch 2.0 训练多模态大模型。首先阐述了多模态大模型的概念及其在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域的应用价值。接着分析了多模态大模型的核心原理，包括表示学习、跨...
多模态多智能体强化学习中预训练大模型的创新应用及未来发展方向
03-10
其他说明：尽管目前在开放式多模态环境里的多智能体学习仍处于起步阶段，但作者指出这是迈向真正意义上的‘通用人工智能’不可或缺的部分，而整合最新的预训练大模型将是这条道路上的一大突破点。文章最后呼吁更多跨...
图文匹配 + 图像分类 = 统一多模态对比学习框架
zenRRan的博客
07-14 4718
每天给你送来NLP技术干货！来自：圆圆的算法笔记目前CV领域中包括两种典型的训练模式，第一种是传统的图像分类训练，以离散的label为目标，人工标注、收集干净、大量的训练数据，训练图像识别模型。第二种方法是最近比较火的基于对比学习的图文匹配训练方法，利用图像和其对应的文本描述，采用对比学习的方法训练模型。这两种方法各有优劣，前者可以达到非常高的图像识别精度、比较强的迁移能...
【论文视频】Clip：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision【多模态，对比学习，迁移学习】
py今天刷题了吗
02-24 1237
文章目录
多模态与对比学习入门CLIP（一）——Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
xiaoxu的博客
10-26 1039
现在最先进的视觉系统，都是使用已经提前定义好的一组物体类别的集合模型通过预测这些固定的类别来去完成训练的。也就是Imagenet有1000个类别作者提出直接从自然语言这里得到监督的信号是一种非常有前途的做法。我们的训练任务是给定一张图片在给定一个句子，我们的模型需要去判断哪一个图像和哪一个句子之间是配对的。我们就需要一个图片和文字的数据集通过多模态的对比学习去完成模型的训练的。在预训练完成之后呢自然语言就用来去引导我们的视觉模型了。可以之间在下游的任务上做zero-shot的推理的C
深度学习与多模态学习的对比
AI天才研究院
12-31 1153
1.背景介绍 深度学习和多模态学习都是人工智能领域的重要技术，它们在过去的几年里取得了显著的进展。深度学习是一种通过神经网络模拟人类大脑的学习过程来自动学习表示和预测的方法，而多模态学习则是一种将多种类型的数据(如图像、文本、音频等)融合处理的方法，以提高模型的性能。在本文中，我们将对这两种技术进行深入的对比分析，以便更好地理解它们的优缺点和应用场景。 2.核心概念与联系 2.1 深度学习 ...
对比学习和多模态任务
weixin_54418006的博客
07-09 1733
它的核心思想是通过对比学习的方式，将语义相似的句子映射到接近的空间位置，从而学习到句子的语义表示。其核心思想是通过最大化同类样本之间的相似性（或降低它们之间的距离），同时最小化异类样本之间的相似性（或增加它们之间的距离），来学习数据的有意义表示。SimCLR（Simple Contrastive Learning of Representations）是一种用于自监督学习的框架，旨在学习数据表示的高效表示，通过比较同一图像的不同视图来学习图像表示。这有助于提高对比学习的性能和有效性。
【多模态对比学习】我遇到的坑
日拱一卒，功不唐捐
03-30 4607
本文是对过去几个月来利用对比学习的思想来优化多模态学习任务的思路的总结，主要包含以下几个方面：为什么要用对比学习、跨模态中对比学习怎么用、对比的过程中负样本是不是越多越好、要不要推远所有的负样本、样本之间的语义碰撞如何缓解、什么是负样本的“逃票”现象以及最重要的问题：如何学到一个高效的表征空间？
对比学习与多模态任务实战---对比学习
zzqingyun的博客
01-19 1383
🌞欢迎来到深度学习的世界🙏作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！
对比学习+多模态----Latent Structures Mining with Contrastive Modality Fusion for Multimedia Recommendation
weiwei935707936的博客
11-30 766
UNIMO：通过跨模态对比学习实现统一模态的理解和生成
weixin_51697828的博客
07-23 1392
现有的预训练方法或侧重于单模态任务，或侧重于多模态任务，不能有效地相互适应，只能利用单模态数据或有限的多模态数据。作者提出了统一模态预训练体系架构UNIMO，可以有效地适应单模态和多模态的理解生成任务。UNIMO利用大规模自由文本语料库和图像集来提高视觉文本理解能力，利用跨模态对比学习（CMCL）将文本和视觉信息整合到统一语义空间中，形成一个由图像和文本组成的“图像-文本对”语料库。UNIMO借助丰富的非配对单模态数据，通过允许文本视觉知识在统一语义空间中相互增强，从而学习到更泛化的表示。实验结果表明，UN
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值