Programa de aprimoramento do corpus
- Dica bilíngue: misture chinês e inglês (por exemplo, "jardim clássico, jardim clássico chinês").
- Mudança de terminologia: traduzindo conceitos específicos da cultura em expressões padrão em inglês
Caminho de otimização do modelo
- Treinamento incremental: ajuste fino do módulo MoVQGAN usando pares de texto-imagem chineses
- Alinhamento entre modalidades: codificador de texto baseado em CLIP para ajuste da versão chinesa
- Correção assistida: integração da API de tradução do Baidu para padronização de terminologia em tempo real
Método de verificação da eficácia
- Criação de conjuntos de teste: contém 50 conjuntos de palavras de alerta em inglês e chinês.
- Avaliação quantitativa: cálculo da similaridade gráfica usando o CLIP-Score
- Teste A/B: comparação das diferenças de geração entre o modelo nativo e a versão otimizada
Essa resposta foi extraída do artigoLumina-mGPT-2.0: um modelo autorregressivo de geração de imagens para lidar com várias tarefas de geração de imagensO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar o problema de viés semântico do Lumina-mGPT-2.0 ao processar palavras-chave chinesas?
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