OpenAI 提出的 CLIP,被 Meta 联合谢赛宁、刘壮,扩展到全球 300+语言 | 机器之心 文章详细介绍了 Meta、MIT 等机构提出的 MetaCLIP 2,旨在解决 CLIP 模型在多语言数据训练中面临的“多语言诅咒”和数据处理挑战。该方法首次不依赖外部资源(如私有数据、机器翻译或蒸馏),从零开始在原生全球图文对上训练 CL… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
OpenAI 提出的 CLIP,被 Meta 联合谢赛宁、刘壮,扩展到全球 300+语言 | 机器之心 文章详细介绍了 Meta、MIT 等机构提出的 MetaCLIP 2,旨在解决 CLIP 模型在多语言数据训练中面临的“多语言诅咒”和数据处理挑战。该方法首次不依赖外部资源(如私有数据、机器翻译或蒸馏),从零开始在原生全球图文对上训练 CL… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
作者: OpenAI 提出的 CLIP,被 Meta 联合谢赛宁、刘壮,扩展到全球 300+语言 | 机器之心 文章详细介绍了 Meta、MIT 等机构提出的 MetaCLIP 2,旨在解决 CLIP 模型在多语言数据训练中面临的“多语言诅咒”和数据处理挑战。该方法首次不依赖外部资源(如私有数据、机器翻译或蒸馏),从零开始在原生全球图文对上训练 CL… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
OpenAI 提出的 CLIP,被 Meta 联合谢赛宁、刘壮,扩展到全球 300+语言 | 机器之心 文章详细介绍了 Meta、MIT 等机构提出的 MetaCLIP 2,旨在解决 CLIP 模型在多语言数据训练中面临的“多语言诅咒”和数据处理挑战。该方法首次不依赖外部资源(如私有数据、机器翻译或蒸馏),从零开始在原生全球图文对上训练 CL… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论