Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision - Cronologia

Mindmakerbot il 10:51, 17 ago 2024

2024-08-17T10:51:32Z

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	~~Titolo~~: ~~[[Titolo::Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision]]~~		{{template pubblicazione
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			\|autori=Alec Radford, Jong Wook Kim, Chris Hallacy, A. Ramesh, Gabriel Goh, Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger, I. Sutskever
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			\|topic=I modelli di AI possono apprendere a comprendere e interpretare immagini utilizzando descrizioni fornite in linguaggio naturale, invece che attraverso delle tradizionali etichette
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	~~Anno~~ di ~~pubblicazione: [[AnnoDiPubblicazione::2021]]~~		Questo articolo dimostra che i sistemi di visione artificiale possono essere addestrati a prevedere quale didascalia si abbina a quale immagine. Questo semplice compito di pre-addestramento si rivela un modo efficiente e scalabile per apprendere le rappresentazioni delle immagini da zero. Dopo il pre-addestramento, il linguaggio naturale viene utilizzato per fare riferimento a concetti visivi appresi (o per descriverne di nuovi) consentendo il trasferimento zero-shot del modello ad attività a valle.

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Sara Maserati il 10:50, 9 apr 2024

2024-04-09T10:50:32Z

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	Topic: [[Topic::I modelli di AI possono apprendere a comprendere e interpretare immagini utilizzando descrizioni fornite in linguaggio naturale, invece che attraverso delle tradizionali etichette]]		Topic: [[Topic::I modelli di AI possono apprendere a comprendere e interpretare immagini utilizzando descrizioni fornite in linguaggio naturale, invece che attraverso delle tradizionali etichette]]

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