임베딩·벡터 검색Xiaohua Zhai 외 (Google DeepMind)
SigLIP 발표
SigLIP 발표 — softmax 정규화 없이 쌍별 sigmoid 손실 사용해 배치 크기를 손실에서 분리
왜 중요한가
CLIP 이후 멀티모달 임베딩의 사실상 후계. 대규모 배치 요구를 없애 학습 접근성을 크게 낮춤
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논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2303.153432026년 8월 24일에 더한 조각 · 그 주 보기
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