Какие существуют методы создания эмбеддингов для мультимодальных данных?

Некоторые методы создания эмбеддингов для мультимодальных данных:

• Joint Embedding Models. www.geeksforgeeks.org Эти модели помещают разные типы данных в общее векторное пространство, что позволяет напрямую сравнивать их. www.geeksforgeeks.org Для каждой модальности используют отдельные энкодеры и обучают модель так, чтобы связанные пары были ближе в пространстве эмбеддингов, чем несвязанные. www.geeksforgeeks.org Пример: CLIP от OpenAI. www.geeksforgeeks.org
• Cross Modal Transformers. www.geeksforgeeks.org Это модели на основе трансформеров, которые используют кросс-внимание для изучения отношений между модальностями. www.geeksforgeeks.org У каждой модальности есть свой энкодер, что позволяет одной модальности уделять внимание другой и изучать богатые взаимодействия. www.geeksforgeeks.org Примеры: ViLBERT, LXMERT, VisualBERT. www.geeksforgeeks.org
• Multimodal Auto encoders. www.geeksforgeeks.org Автоэнкодеры принимают входные данные из нескольких модальностей и изучают общее латентное представление, которое может восстановить одну или обе модальности. www.geeksforgeeks.org
• Fusion. dtf.ru Этот подход предполагает, что эмбеддинги разных модальностей объединяются в один вектор. dtf.ru Это может быть простая конкатенация (соединение в ряд) или более сложная операция — взвешенное смешение признаков. dtf.ru Такой подход используется, например, в системах анализа видео, где объединяются визуальные и аудиофичи. dtf.ru
• Co-Training. dtf.ru Этот метод строится на том, что модальности обучаются параллельно, но с постоянным обменом контекстом. dtf.ru Модель следит за тем, чтобы латентные структуры каждой модальности оставались согласованными. dtf.ru Это делает возможным кроссмодальные генерации — например, перевод звука в текст или текста в изображение. dtf.ru