{"conversations": [{"from": "human", "value": "Zer da OpenAIren CLIP teoria?"}, {"from": "gpt", "value": "OpenAIcon-en CLIP ereduaren ideia nagusia irudiak eta testua estekatzea da, superbihurretik ikasiz. Bereziki, hurrengo urratsak ditu: 1. Irudi prozesamendua: eginbideen bektore batean sartutako irudiaren bihurketa, berrizNet-50 funtzionalitate erabiltzen direneko irudia. 2. Testu-prozesaketa: Transformer modeloaren bidez sartutako testuaren bihurketa testu-bektore batean. 3. Bat datorren testua: sarrerako irudia eta testu-bektoreak konexio osoko geruzan ditu, haien barneko elementuak zatiki gisa kalkulatuz, eta etiketak kalkulatuz. 4. Disketa egitean, irudi batekin bat egiten da, eta testu-zenbaki handi batean azaltzen da, eta testu-erlaziorik gabeko datu-tasarekin, 5. bektore-erlaziorik handiena hautatzeko."}, {"from": "human", "value": "Zein dira metodo horien desberdintasunak eta ezaugarriak, zeintzuk dira kasu bakoitzarentzat egokiak eta zer dira? Non daude CLIPak baino metodo aurreratuagoak? Non daude CLIP teknologia OpenAIk eta beste enpresa batzuek aplikatu dituzten ereduak?"}, {"from": "gpt", "value": "CLIP irudi eta testu anitzeko eredua da OpenAIk garaturiko eredua. Bere arrazionaltasuna irudien eta testuen arteko lerrokatzea optimizatzeko oinarrituta dago, lerrokatzea ikasteko hurbilketa konparatibo bat erabiliz. Bereziki, CLIPek Transformer-ean oinarritutako testu-kodetzaile bat eta irudi-kodetzaile bat erabiltzen ditu, bolumen neural sare batean oinarritutakoa, irudien eta testuaren arteko antzekotasunak erregulatzeko. Trebatze-metodo honek CLIP-metodoa gaitzen du irudien esanahia eta testuarena aldi berean ulertzeko eta hainbat zereginetan, adibidez, irudiak sailkapena, testu sailkapena, etab."}]}