分子相似性搜索是如何工作的?

分子相似性搜索是如何工作的?

多模态模型是一种AI系统,能够处理和理解来自多种模态的数据,例如文本,图像,音频和视频。与处理一种数据类型的单峰模型不同,多模态模型集成不同格式的信息,以提供更丰富,更准确的结果。

这些模型通常使用共享表示来链接模态。例如,在CLIP (对比语言图像预训练) 中,模型学习将图像与其相应的文本描述对齐,从而实现图像字幕和视觉搜索等任务。

多模态模型的应用包括多媒体搜索引擎、虚拟助理和医疗诊断。例如,模型可以分析医学图像和患者历史 (文本) 以辅助诊断。在电子商务中,多模式系统通过考虑产品图像和用户评论来增强产品推荐。

训练多模式模型需要包含配对数据的不同数据集,例如带有字幕的图像或带有成绩单的视频。流行的架构 (如转换器) 适用于通过使用特定于模态的编码器和共享嵌入来处理来自不同模态的输入。

多模态模型是下一代人工智能系统的关键,使交互更加直观和人性化。然而,像调整来自不同模式的数据和确保可扩展性等挑战仍然是活跃的研究领域。

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
窗口函数在 SQL 中是如何工作的?
SQL 中的窗口函数在与当前行相关的一组行上执行计算,允许进行更复杂的数据分析而无需使用 GROUP BY 子句。这些函数对于诸如运行总计、移动平均或排名计算等任务特别有用。与常规聚合函数将行汇总为每个组的单个输出不同,窗口函数保持原始行数
Read Now
增量备份在灾难恢复(DR)中扮演什么角色?
增量备份在灾难恢复(DR)中起着至关重要的作用,因为它提供了一种恢复数据的方式,可以实现最低程度的数据丢失和停机时间。与全量备份(在特定时间点保存所有数据)不同,增量备份仅捕捉自上一次备份以来所做的更改,无论上一次备份是全量备份还是其他增量
Read Now
卷积神经网络(CNNs)在强化学习中用来做什么?
强化学习 (RL) 是机器人技术中的一种关键方法,它使机器人能够通过与环境的交互来学习如何执行任务。在这个框架中,机器人在其环境中行动,并根据其行动接收反馈,反馈可以是奖励或惩罚的形式。该机器人旨在通过随着时间的推移学习最佳策略来最大化其累
Read Now

AI Assistant