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
在人工智能代理中常用的算法有哪些?
“AI代理使用多种算法来处理信息、从数据中学习并做出决策。一些最常见的算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习算法。当有标签数据时,会使用监督学习算法,如线性回归和决策树。代理根据输入特征学习预测结果。无监督学习算法,如k均值聚类和
Read Now
大型语言模型是如何工作的?
Llm是可以帮助编写者和程序员的强大工具,但它们不太可能完全取代它们。对于作家来说,llm可以生成草稿,建议想法或大规模制作内容,从而节省重复任务的时间。但是,他们缺乏真正的创造力,细微差别以及理解复杂的人类情感的能力,而这些对于高质量的写
Read Now
IaaS平台如何支持合规性?
“基础设施即服务(IaaS)平台通过提供工具和功能来支持合规性,帮助组织满足监管要求和安全标准。这些平台通常包括强大的安全措施、数据管理能力和访问控制机制,这些都是确保遵守 GDPR、HIPAA 和 PCI-DSS 等法规所必不可少的。例如
Read Now