过去我们试图通过堆视觉数据来提升 CLIP，但 LLM2CLIP 证明了，通过引入一个已经“读过万卷书”的 LLM，并辅以少量的、高质量的描述数据，就能让视觉表征产生质的飞跃。这种“低成本、高收益”的方案，很可能会成为未来多模态预训练的新范式。 目前 ...

现代搜索系统的核心挑战不仅在于从海量文档集合中检索相关信息，更在于对检索结果进行精准排序，确保用户能够快速、可靠且经济高效地获得所需信息。在面对不同重排序技术方案时，工程师们需要在延迟性能、硬件资源消耗、系统集成复杂度以及用户体验 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...