利用 OpenFlamingo 进行 C2C 车件数据的数据多模态嵌入分析
机器学习
2025-03-25 v1 人工智能
摘要
本文旨在调查多模态机器学习模型，特别是 OpenFlamingo 模型，在处理与汽车零件相关的大规模消费级到消费级 (C2C) 在线帖子数据方面的能力。我们从两个平台收集数据，OfferUp 和 Craigslist，形成超过 120 万篇帖子及其对应图片的数据集。使用 OpenFlamingo 模型提取每篇帖子的文本和图像嵌入。我们对联合嵌入使用 k 均值聚类，以识别帖子之间的潜在模式和共性。我们发现，大多数聚类包含某种模式，但有些聚类显示出内部没有模式。结果表明，OpenFlamingo 可用于在大数据集中寻找模式，但需要根据数据集的特点对模型架构进行一些修改。
引用
@article{arxiv.2503.17408,
title = {Leveraging OpenFlamingo for Multimodal Embedding Analysis of C2C Car Parts Data},
author = {Maisha Binte Rashid and Pablo Rivas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17408},
year = {2025}
}
备注
The 26th International Conference on Artificial Intelligence (ICAI'24: July 22-25, 2024; Las Vegas, USA)