الاسترجاع العابر للنماذج بدون تدريب مسبق

الاسترجاع العابر للنماذج دون تدريب (Zero-Shot Cross-Modal Retrieval) هو مهمة تهدف إلى العثور على عناصر ذات صلة عبر نماذج مختلفة (مثل النصوص والصور) دون أمثلة تدريبية. التحدي الرئيسي لهذه المهمة هو الفجوة الهرمية، والتي تشير إلى الاختلافات الطبيعية في أنواع البيانات بين النماذج، مما يجعل من الصعب قياس التشابه بشكل مباشر. لحل هذه المشكلة، تستخدم الطرق الحالية تقنيات لتقريب الفجوة الهرمية من خلال تعلم مساحة تمثيل مشتركة، مما يسمح بتحويل البيانات من نماذج مختلفة إلى نفس المساحة التمثيلية، وبالتالي تمكين قياس التشابه المباشر بين العناصر العابرة للنماذج. هذه التقنية لها قيمة تطبيقية كبيرة في مجالات مثل التجارة الإلكترونية.