SUMIN/HuggingFace_transformer
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Quentin Gallouédec
2025-06-13 13:07:09 +02:00
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docs/source/ko/model_doc/clip.md
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## 개요[[overview]]
CLIP 모델은 Alec Radford, Jong Wook Kim, Chris Hallacy, Aditya Ramesh, Gabriel Goh,
Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger, Ilya Sutskever가 제안한 [자연어 지도(supervision)를 통한 전이 가능한 시각 모델 학습](https://arxiv.org/abs/2103.00020)라는 논문에서 소개되었습니다. CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. GPT-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니다.
Sandhini Agarwal, Girish Sastry, Amanda Askell, Pamela Mishkin, Jack Clark, Gretchen Krueger, Ilya Sutskever가 제안한 [자연어 지도(supervision)를 통한 전이 가능한 시각 모델 학습](https://huggingface.co/papers/2103.00020)라는 논문에서 소개되었습니다. CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)은 다양한 이미지와 텍스트 쌍으로 훈련된 신경망 입니다. GPT-2와 3의 제로샷 능력과 유사하게, 해당 작업에 직접적으로 최적화하지 않고도 주어진 이미지에 대해 가장 관련성 있는 텍스트 스니펫을 예측하도록 자연어로 지시할 수 있습니다.
해당 논문의 초록입니다.