![[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 評測] CLIP (3/3): 從自然語言監督學習可轉移的視覺模型
這份 CLIP 評測的最後部分著重於結果部分，這正是 OpenAI 的對比式影像-文字模型從一個有趣的想法轉變為整個多模態堆疊基礎層原始構件的地方。
![[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 評測] CLIP (2/3): 從自然語言監督學習可轉移的視覺模型
OpenAI 的 CLIP 通過拋棄固定標籤集並改為在從網際網路上抓取的 4 億個(影像、文字)配對上進行訓練，翻轉了計算機視覺的劇本。
![[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 評測] CLIP (1/3): 從自然語言監督學習可轉移的視覺模型
在有 BLIP、LLaVA 或任何值得一提的 speech-LLM 之前，有 CLIP，這正是故事開始的地方。