Machine learning
CLIP — הכשרה מקדימה של ניגודיות בין שפה לתמונה
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) הוא מודל ראייה-שפה שהוצג על ידי Radford ועמיתיו ב-OpenAI בשנת 2021, הלומד באופן משותף ייצוגי תמונה וטקסט מיושרים על ידי אימון על 400 מיליון זוגות תמונה-טקסט ממקורות אינטרנט, תוך שימוש במטרה ניגודית (contrastive objective), המאפשר העברה ללא דוגמאות (zero-shot transfer) למשימות סיווג תמונה ללא כל כוונון עדין ספציפי למשימה.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., & Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139, 8748–8763. link ↗
- Radford, A., et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. arXiv:2103.00020. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Contrastive Language-Image Pretraining. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/clip
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ResNet (רשת שיורית)למידה עמוקה↔ compare
- טרנספורמר ראייהלמידה עמוקה↔ compare