- 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認識CLIP 多模態模型》里，已經介紹過了：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點( 以向量表示)。其針對每一個文句和圖像都會提取其特征，并映射到這個隱空間里的某一點。然后經由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點積注意力(Dot-Product attention) 機制，其先透過點積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
- 關鍵字：
202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
- 1 前言在前面所刊登的《從隱空間認識CLIP 多模態模型》一文里，已經闡述了CLIP 基于隱空間的運作了。在本文里，將從商店柜臺的產品推薦應用來說明：我們可以拿CLIP 的源代碼，搭配商家自有產品圖像(Image) 和圖像敘述文句(Text)，來訓練出企業自用的CLIP 小模型，同時也領會其幕后隱空間(Latent space) 的運作及其效果。茲復習一下CLIP 的特性，它的目標是透過大量圖片及文字描述，建立兩者間的對應關系。其做法是利用ResNet50 等來萃取圖像的特征，并映射到隱空間(Latent
- 關鍵字：
202311 CLIP 隱空間
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