![[Olewave's Review] CLIP (3/3): Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision](/media/video/2023/01/olewaves-review-clip-3-3-learning-transferable-visual-models-from-natural-language/preview.jpg)
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[Olewave's Review] CLIP (3/3): 자연어 감독으로부터의 전이 가능한 시각 모델 학습
이 CLIP 검토의 마지막 부분은 결과 섹션에 도달하며, 여기서 OpenAI의 대조적 이미지-텍스트 모델이 흥미로운 아이디어에서 전체 멀티모달 스택의 기초 계층 기본 요소로 전환되었습니다.
![[Olewave's Review] CLIP (2/3): Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision](/media/video/2023/01/olewaves-review-clip-2-3-learning-transferable-visual-models-from-natural-language/preview.jpg)
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[Olewave's Review] CLIP (2/3): 자연어 감독으로부터의 전이 가능한 시각 모델 학습
OpenAI의 CLIP은 고정 레이블 세트를 버리고 대신 인터넷에서 수집한 4억 개의 (이미지, 텍스트) 쌍으로 훈련함으로써 컴퓨터 비전의 스크립트를 뒤집었습니다.
![[Olewave's Review] CLIP (1/3): Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision](/media/video/2022/12/olewaves-review-clip-1-3-learning-transferable-visual-models-from-natural-language/preview.jpg)
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[Olewave's Review] CLIP (1/3): 자연어 감독으로부터의 전이 가능한 시각 모델 학습
BLIP, LLaVA, 또는 가치 있는 음성-LLM이 있기 전에 CLIP이 있었으며, 이것이 이야기가 시작되는 곳입니다.