ゼロショットCLIPのパフォーマンスを向上させる簡単な方法

ゼロショットCLIPのパフォーマンスをアップさせる簡単な方法

パート1 — 言語モデルを用いたカスタマイズされたプロンプト（CuPL）

ユニモーダルモデルは、テキストや画像などの単一のモードのデータと連携するように設計されています。これらのモデルは、選択したモードに固有のコンテンツを理解し生成することを専門としています。たとえば、GPTは、人間に似たテキストを生成するのに優れています。これらは、言語翻訳、テキスト生成、質問応答などのタスクに使用されてきました。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像分類、物体検出、画像生成などのタスクに優れた画像モデルの例です。現在、Visual Question Answering（VQA）やImage-Text検索などの多様なタスクには、多モードの機能が必要です。テキストと画像処理を組み合わせることは可能ですか？もちろんできます！CLIPは、初期の大成功を収めた画像-テキストモデルの1つとして際立っており、画像認識とテキスト理解の両方に優れた能力を示しています。

この記事は以下のセクションに分かれています：

1. 導入
2. アーキテクチャ
3. トレーニングプロセスとコントラスティブロス
4. ゼロショット機能
5. CuPL
6. 結論

導入

CLIPモデルは、明示的にトレーニングされていないタスクに対して予測を行う印象的なゼロショット予測モデルです。次のセクションで詳細に見ていくように、自然言語のプロンプトを使用して画像をクエリすることにより、CLIPはタスク固有のトレーニングデータを必要とせずに画像分類を実行することができます。ただし、いくつかのテクニックを使うと、そのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。この連載記事では、パラメータのトレーニングを伴わずに、大規模言語モデル（LLM）によって生成された追加のプロンプトやフューショットトレーニング例を活用する方法について探求します。これらのアプローチは、計算量が少なく、追加のパラメータの微調整を必要としないため、明確な利点を提供します。

アーキテクチャ

CLIPは、ビジュアルとテキストのモダリティごとに2つの別々のエンコーダを持つデュアルエンコーダモデルです。これにより、画像とテキストを独立してエンコードすることができます。このようなアーキテクチャは、ビジュアルとテキストのモダリティ間の相互作用を可能にするフュージョンエンコーダとは異なります。フュージョンエンコーダは、モデルが特定の領域に焦点を当てるのを支援するアテンション重みの学習などを介して、ビジュアルとテキストのモダリティ間の相互作用を促進します。

• 「ナイトシェードの仕組み」
• マルチモーダルデータ統合：人工知能ががん治療を革命へ導く
• 「Python タイムスタンプ：初心者のための変換とフォーマットの基本」

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!