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プロは、入力音声からピッチエネルギーや感情などの音響特徴を抽出するオーディオエンコーダからスタートする。
これに続いて、参照エンコーダが登場し、顔の形、肌の色、髪型などの側面を含む参照画像の視覚的アイデンティティをエンコードする。
ジェネレーティブAIのパワーは、トランスフォーマーの使用から生まれる。
トランスフォーマーは自然言語処理における2018年の革命を生み出した。
変圧器モデルはエンコーダーとデコーダーで構成される。
エンコーダーは入力シーケンスをエンコードしてデコーダーに渡し、デコーダーは関連するタスクのために表現をデコードする方法を学習する。
テキストエンコーダにさまざまな単語を渡し、それぞれについて新しく計算した差分ベクトルとテキストベクトルとの余弦類似度を計算することで、対応するテキストを検索することができる。
OpenAIチームは、CLIPが画像エンコーダに画像を渡すだけで、非常に印象的な画像分類結果を生成できることを示しました。その結果得られるベクトルを、画像に割り当てられる可能性のあるラベルごとに1つずつ用意されたキャプションのセットと比較し、コサイン類似度が最も高くなるラベルで画像を分類します。
これがエンコーダー・ステージというわけです。
これがエンコーダー・ステージというわけです。
この余分な情報を利用するために、テキスト・エンコーダを追加する。
テキストエンコーダーは、画像エンコーダーが画像に対して行うのと同じように、キャプションや説明を特徴ベクトルに変換する。
しかし、グラフィックス・メモリ業界の技術者たちは、エンコーダの複雑さを軽減し、S/N比を改善し、電力効率を向上させるために、将来の世代のグラフィックス・チップをPAM3に切り替えることに合意した。
次に、テーブルとシーン内の他の数百のオブジェクトに対して同じことを行う。その都度、同じ命令を使用するが、ワールド空間では異なるオブジェクトの座標を使用し、モデル空間では各オブジェクトの数千の頂点を使用する。
エンコーダーと呼ばれるプログラムは、高画質の巨大なビデオファイルを取り込み、データを節約するために細かいディテールを捨てます。
エンコーダー、つまり圧縮ソフトは非常に賢い人たちが書いているのです。