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学习对CLIP进行二值化以实现多模态检索和排序

2024-05-24

这篇文章探讨了如何在CLIP框架内整合二值化嵌入技术，以优化多模态检索和排序性能。文章首先介绍了二值化嵌入的原理和优势，然后探讨了不同的二值量化函数和训练方法，以及它们对性能的影响。研究发现，测试时二值量化会显著降低CLIP的检索和排序性能，而将二值量化整合到训练过程中可以显著提高性能。文章还讨论了使用sigmoid激活函数、汉明距离和量化尺度对性能的影响。

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(www.marqo.ai)
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未分类 CLIP 二值化嵌入

使用CLIP进行多模态检索和排序的套娃表征学习

2024-05-21

这篇文章介绍了一种名为套娃表征学习 (MRL) 的技术，该技术允许在向量数据库中灵活调整嵌入大小，从而在效率和粒度之间取得平衡。通过 MRL，嵌入可以压缩成更小的维度，同时在检索和排序任务中保持性能。总而言之，MRL 在不影响多模态检索和排序任务性能的情况下实现了经济高效的灵活性。

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(www.marqo.ai)
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未分类 多模态检索