- 1 前言在本专栏去年的文章《从隐空间认识CLIP 多模态模型》里，已经介绍过了：CLIP 的核心设计概念是，把各文句和图像映射到隐空间里的一个点( 以向量表示)。其针对每一个文句和图像都会提取其特征，并映射到这个隐空间里的某一点。然后经由矩阵计算出向量夹角的余弦(Cosine) 值，来估计它们之间的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的点积注意力(Dot-Product attention) 机制，其先透过点积运算，从Q与K矩阵计算出的其相似度(Similarit
- 关键字：202403LLM相似度CLIPTransformer
- 1 前言在前面所刊登的《从隐空间认识CLIP 多模态模型》一文里，已经阐述了CLIP 基于隐空间的运作了。在本文里，将从商店柜台的产品推荐应用来说明：我们可以拿CLIP 的源代码，搭配商家自有产品图像(Image) 和图像叙述文句(Text)，来训练出企业自用的CLIP 小模型，同时也领会其幕后隐空间(Latent space) 的运作及其效果。兹复习一下CLIP 的特性，它的目标是透过大量图片及文字描述，建立两者间的对应关系。其做法是利用ResNet50 等来萃取图像的特征，并映射到隐空间(Latent
- 关键字：202311CLIP隐空间
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