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== Bootstrapping Language-Image Pretraining ==
Die meisten modernen Vision-Language-Modelle ben?tigen w?hrend des Trainings einen hohen Rechenaufwand, weil das Training mit umfangreichen Modellen und Datens?tzen erfolgt, vgl. [[Contrastive Language-Image Pre-training]] (CLIP). Die Forschung befindet sich an der Schnittstelle zwischen Sehen und Sprache. Daher ist zu erwarten, dass Vision-Language-Modelle von den leicht verfügbaren unimodalen Modellen der [[Bilderkennung]] und natürlichen [[Spracherkennung]] profitieren k?nnen.

Vortrainierte Vision-Modelle bieten eine qualitativ hochwertige visuelle Darstellung. Vortrainierte [[Sprachmodell]]e, insbesondere gro?e Sprachmodelle, bieten leistungsstarke F?higkeiten zur Sprachgenerierung und Zero-Shot-übertragung. Um die Kosten zu senken und dem Problem des katastrophalen Vergessens entgegenzuwirken, bleiben die unimodalen vortrainierten Modelle w?hrend des Vortrainings eingefroren. Weil gro?e Sprachmodelle jedoch w?hrend ihres [[Unimodale Abbildung|unimodalen]] Vortrainings keine Bilder gesehen haben, macht das Einfrieren die visuelle Sprachausrichtung besonders schwierig.<ref>{{Literatur |Autor=Junnan Li, Dongxu Li, Silvio Savarese, Steven Hoi |Titel=BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders and Large Language Models |Datum=2023 |arXiv=2301.12597 |DOI=10.48550/ARXIV.2301.12597}}</ref>