多模态算法面试题

* 描述CLIP模型如何通过对比学习将图像和文本映射到同一编码空间。
* 解释ViLT模型是如何将Transformer应用于图像识别任务的。
* 讨论ALBEF模型中的动量蒸馏机制，以及它是如何解决网络数据集中的噪声问题的。
* VLMo模型是如何通过混合模态专家来改进多模态预训练的？
* 在BLIP模型中，Bootstrapping是如何帮助提高模型性能的？
* CoCa模型与ALBEF模型有哪些相似之处和不同之处？
* 请描述BLIP模型的基本架构，并解释其如何实现视觉语言的统一理解与生成。
* BLIP模型在预训练阶段优化了哪些目标？请详细解释每个目标的作用。
* 什么是CapFilt机制？请解释它是如何帮助BLIP模型处理带噪声的网络数据的。
* BLIP模型使用了哪些损失函数进行训练？请简述每个损失函数的特点及其对模型性能的影响
* blip和blip2架构和区别 #算法#
👥面试题目