COCA：対照型のキャプションは、視覚的に説明されている画像テキストファンデーションモデルです

このデータサンプコミュニティのチュートリアルは、明確さと精度のために編集されており、革新的な対照的なキャプション（COCA）モデルに焦点を当てた画像テキストファンデーションモデルを探ります。 Cocaは、ContrastiveとGenerativeの学習目標をユニークに組み合わせて、ClipやSimVLMなどのモデルの強さを単一のアーキテクチャに統合します。

基礎モデル：深いダイビング重要な用語：

ファンデーションモデル：多様なアプリケーションに適応可能な事前に訓練されたモデル。

• コントラスト損失：類似の入力ペアと異なる入力ペアを比較する損失関数。
クロスモーダル相互作用：異なるデータ型間の相互作用（例：画像とテキスト）。
• エンコーダデコーダーアーキテクチャ：ニューラルネットワーク処理入力と生成出力。
• ゼロショット学習：目に見えないデータクラスを予測します。
• クリップ：対照的な言語イメージプリトレーニングモデル。
• simvlm：シンプルな視覚言語モデル。
• モデルの比較：
• シングルエンコーダーモデル：
ビジョンタスクに優れていますが、人間の注釈に依存しているため、ビジョン言語タスクに苦しんでいます。

画像 - テキストデュアルエンコーダーモデル（クリップ、アライメント）：生成モデル（simvlm）：

VQAおよび画像キャプションに適したジョイント画像テキスト表現には、クロスモーダル相互作用を使用します。

• coca：ギャップの橋渡し
• Cocaは、対照的で生成的なアプローチの強みを統一することを目指しています。 対照的な損失を使用して、画像とテキストの表現を調整し、生成目標（キャプション損失）を調整して共同表現を作成します。 cocaアーキテクチャ：
• cocaは標準のエンコーダーデコーダー構造を採用しています。 その革新は、分離されたデコーダー
：

にあります

• 下部デコーダー：対照学習のための単峰性のテキスト表現を生成します（[CLS]トークンを使用）。
• 上部デコーダー：生成学習のためのマルチモーダル画像テキスト表現を生成します。 両方のデコーダーは因果マスキングを使用します

対照的な目的：

関連する画像テキストのペアをクラスター化し、共有ベクトル空間で無関係なペアを分離することを学びます。 単一のプールされた画像埋め込みが使用されます 生成目標：

テキストを自己回避的に予測するために、微調整された画像表現（256次元シーケンス）とクロスモーダルの注意を使用します。

結論：

cocaは、画像テキストファンデーションモデルの大幅な進歩を表しています。その組み合わせたアプローチは、さまざまなタスクでのパフォーマンスを向上させ、ダウンストリームアプリケーションに汎用性の高いツールを提供します。 高度な深い学習の概念を理解するために、Kerasコースを使用したDatacampの高度な深い学習を検討してください。

さらなる読み取り：

自然言語の監督からの移転可能な視覚モデルの学習

対照的なキャプションを使用した画像テキスト事前トレーニング

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