实时信息检索领域正在进行哪些进展?

实时信息检索领域正在进行哪些进展?

联合嵌入将来自多个模态 (如文本、图像和音频) 的数据组合到共享向量空间中。该过程涉及学习每个模态的嵌入,然后将它们对齐到公共特征空间中,其中跨模态的相似数据由相似向量表示。例如,在图像-文本数据的联合嵌入中,狗的图像及其标题 “狗奔跑” 将具有相似的向量表示,从而允许模型理解它们之间的关系。

联合嵌入通常使用对比学习或跨模式注意力机制等技术来学习。在对比学习中,模型被训练成在嵌入空间中使相似的数据点更靠近,同时将不相似的数据点推得更远。例如,可以训练模型以确保汽车的图像和单词 “car” 具有相似的表示,而树的图像和单词 “car” 在向量空间中是遥远的。

这些联合嵌入通过允许系统在共享空间中比较和对比来自不同模态的数据来实现使用文本查询的图像检索等任务,反之亦然。处理和关联来自多个来源的数据的能力增强了模型的理解,并使得在字幕生成、跨模态搜索和多模态推荐系统等应用中利用多模态数据成为可能。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
多智能体系统如何处理多目标优化?
“多智能体系统(MAS)通过允许多个独立的智能体协作或竞争,来处理多目标优化问题,从而寻找复杂问题的最优解决方案,这些问题具有多个相互冲突的目标。在MAS中,每个智能体可以代表不同的目标,或者它们都可以为共享目标贡献力量。通过将优化过程分配
Read Now
CutMix在数据增强中是如何工作的?
“CutMix是一种在训练深度学习模型时使用的数据增强技术,特别适用于图像分类任务。CutMix的主要思想是通过将两幅不同图像的部分进行组合来创建新的训练样本。与简单的旋转、翻转或裁剪图像不同,CutMix帮助模型从更复杂的数据场景中学习,
Read Now
当前多模态AI模型的局限性是什么?
当前的多模态人工智能模型整合并分析来自文本、图像和音频等不同来源的数据,但面临许多局限性。主要挑战之一是它们对大量标注训练数据的依赖。收集和标注能够充分代表所有模态的多样化数据集既耗时又昂贵。例如,训练模型不仅理解文本描述,还理解相关图像,
Read Now

AI Assistant