Le fonctionnement révolutionnaire du modèle CLIP d’OpenAI
Cet article plonge dans les mécanismes du modèle CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training), une avancée majeure dans l’intersection entre vision par ordinateur et traitement du langage naturel. Développé par OpenAI, CLIP redéfinit les fondations des modèles multimodaux actuels. L’article explique en détail comment CLIP apprend à associer des représentations textuelles et visuelles dans un espace d’embeddings commun, à l’aide d’un entraînement par contraste.
Points clés
- CLIP est un modèle pré-entraîné par OpenAI sur 400 millions de paires texte-image
- Il apprend à encoder les textes et les images dans un espace d’embeddings partagé
- Le processus comprend l’encodage des textes et des images en vecteurs, puis leur projection dans un espace 2D commun
- L’entraînement par contraste utilise le produit scalaire entre paires texte-image pour estimer leur similarité
- L’objectif est d’avoir la plus haute similarité pour les paires issues du même couple texte-image
- Les gradients de la perte permettent de mettre à jour les paramètres des encodeurs et de la couche de projection
- CLIP est à la base de nombreux modèles multimodaux actuels, comme DALL-E
À retenir
Le modèle CLIP d’OpenAI représente une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle multimodale. Grâce à son approche innovante d’apprentissage par contraste, CLIP parvient à établir des liens sémantiques puissants entre le texte et l’image. Cela ouvre la voie à de nombreuses applications passionnantes, comme la génération d’images à partir de descriptions textuelles. Même si les détails techniques peuvent sembler complexes, on ne peut que saluer l’ingéniosité de cette approche qui repousse les limites de l’IA.
Sources
