BGE-VL

BGE-VL – 智源研究院联合多所高校开源的多模态向量模型

BGE-VL是什么

BGE-VL是由北京智源研究院与多所高校共同开发的一款多模态向量模型，利用大规模合成数据MegaPairs进行训练。该模型专注于多模态检索任务，能够有效处理图文检索和组合图像检索等应用。通过高效的多模态数据合成方法，BGE-VL显著提升了模型的泛化能力和检索性能。BGE-VL系列包括基于CLIP架构的BGE-VL-Base和BGE-VL-Large，以及基于多模态大模型架构的BGE-VL-MLLM。该模型在多个基准测试中表现优异，特别是在组合图像检索任务中，刷新了现有记录，显著提高了检索精度。BGE-VL的核心优势在于其数据合成方法的高效性和可扩展性，同时在多模态任务上展现出卓越的泛化能力。

BGE-VL的主要功能

• 图文检索：用户可以根据文本描述检索出相关的图像，或者根据图像查找相关的文本信息。
• 组合图像检索：支持用户同时输入图像和文本指令，综合理解两者信息，从而检索出更精准的目标图像。
• 多模态嵌入：模型将图像和文本映射到统一的向量空间中，使得不同模态的数据能够通过向量相似度进行比较和检索。
• 指令微调：利用合成的多模态指令数据对模型进行微调，从而更好地理解和执行复杂的多模态任务，提升任务的适应性和模型的泛化能力。

BGE-VL的技术原理

• 数据合成方法（MegaPairs）：
  • 数据挖掘：从庞大的图文语料库中挖掘多样化的图像对，运用多种相似度模型（如CLIP等）找到与查询图像相关的候选图像。
  • 指令生成：基于多模态大语言模型（MLLM）和大语言模型（LLM）生成开放域检索指令，总结图像对之间的关联关系，撰写高质量的检索指令。
  • 三元组构造：生成包含“查询图像、查询语句、目标图像”的多模态三元组数据，用于模型训练，数据无需人工标注，具有高效性和可扩展性。
• 多模态模型架构：
  • 基于CLIP的架构：BGE-VL-Base和BGE-VL-Large基于类似CLIP的架构，将图像编码器和文本编码器相结合，将图像与文本映射到同一向量空间，通过对比学习优化模型性能。
  • 多模态大模型架构：BGE-VL-MLLM采用更复杂的多模态大模型架构，处理复杂的多模态交互和指令理解任务。
  • 指令微调：通过合成的多模态指令数据对模型进行微调，增强模型对多模态任务的理解和执行能力。
• 对比学习与优化：在模型训练过程中，通过对比学习优化多模态嵌入的向量表示，使得相关的图像和文本在向量空间中更接近，而不相关的则远离。基于大规模合成数据的训练，使得模型学习到更具泛化性的多模态特征表示，在多种多模态任务中表现出色。

BGE-VL的官网

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/BAAI/megapairs

BGE-VL的应用场景

• 智能搜索：用户可以上传图片或输入文字，快速找到相关内容，提高搜索的精准度。
• 内容推荐：根据用户上传的内容或兴趣，推荐相似的图文资料，增强个性化体验。
• 图像编辑辅助：帮助设计师快速找到风格相似的参考图像，提高创作效率。
• 智能客服：结合图像和文字理解用户的问题，提供更直观的解决方案，提升服务效率。
• 文化遗产研究：通过图像和文字检索，快速找到相关文物或研究资料，助力考古和保护工作。

常见问题

• BGE-VL如何提升检索精度？：BGE-VL通过多模态数据合成和对比学习方法，能更好地理解图像和文本之间的关联，从而提高检索的准确性。
• 该模型适用于哪些领域？：BGE-VL适用于图文检索、内容推荐、图像编辑辅助、智能客服以及文化遗产研究等多个领域。
• 如何访问BGE-VL模型？：用户可以通过HuggingFace模型库访问BGE-VL模型，网址为：https://huggingface.co/collections/BAAI/megapairs