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点击上方 “ 小白学视觉 ”,选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货,第一时间送达 作者丨袁洋@知乎(已授权) 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/634466306 编辑丨极市平台 极市导读 在不使用任何假设的情况下,刻画出对比学习与谱聚类算法的等价关系。 对比学习是大模型的入门算法。它的想法很简单:对于输入 , 找一些它的正样本和负样本,希望在学习之后的网络特征空间中, 离正样本近一点,负样本远一点。 实际上,对比学习并非个例,预训练算法大多非常简单:要么是遮盖一部分数据内容让模型猜出来,要么是让模型不断预测一句话的下一个词是什么等等。因为这些算法过于简单,人们很难理解它们究竟如何创造出了强大的模型,所以往往会把大模型的成功归功于海量数据或巨大算力,把算法设计归为炼丹与悟性。 有没有更本质的方式,可以
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