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
长短期记忆(LSTM)网络是什么?
长短期记忆网络(LSTM)是一种递归神经网络(RNN),旨在捕捉序列数据中的长距离依赖关系。传统的RNN在长时间内记住信息时存在困难,这可能导致诸如梯度消失等问题。LSTM通过引入一种更复杂的架构来解决这个问题,其中包括记忆单元、输入门、输
Read Now
LLM 规范能否在市场中提供竞争优势?
面向未来的LLM防范不断变化的威胁涉及实施自适应系统,该系统可以快速识别和缓解新形式的有害内容。一种有效的策略是使用持续学习模型,该模型允许护栏根据用户反馈和现实世界数据进行进化。这些模型可以自动更新,以应对新出现的威胁,如新的俚语、趋势偏
Read Now
图数据库中的属性是什么?
知识图谱通过使用结构化关系,上下文和推理能力以多种方式处理歧义和不确定性。在其核心,知识图旨在表示实体,其属性以及它们之间的关系。为了解决歧义,知识图通常包含实体的唯一标识符 (如uri),允许系统区分相似的术语。例如,如果您有诸如 “Ap
Read Now

AI Assistant