M2RAG官网

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。它通过多模态检索文档来回答问题,评估多模态大语言模型(MLLMs)在利用多模态上下文知识方面的能力。该模型在图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务上进行了评估,旨在提升模型在多模态上下文学习中的有效性。M2RAG为研究人员提供了一个标准化的测试平台,有助于推动多模态语言模型的发展。

M2RAG是什么

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成基准测试代码库。它帮助研究者和开发者评估多模态大语言模型(MLLMs)在利用图像和文本等多模态信息的能力。通过标准化的测试平台,M2RAG促进多模态语言模型的发展,涵盖图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务。

M2RAG

M2RAG的主要功能

M2RAG的核心功能是为多模态大语言模型提供一个标准化的基准测试环境。它支持多种任务,包括:图像描述(根据图像生成描述文本)、多模态问答(根据图像和文本信息回答问题)、事实验证(验证图像和文本信息的一致性)以及图像重排(根据语义对图像进行排序)。此外,M2RAG还提供多模态检索增强指令微调(MM-RAIT)方法,以提升模型的性能。

如何使用M2RAG

M2RAG是一个开源项目,用户可以通过GitHub获取代码和数据集。使用步骤如下:

  1. 克隆代码库:git clone https://github.com/NEUIR/M2RAG
  2. 安装依赖:根据requirements.txt安装必要的Python包。
  3. 准备数据集:下载M2RAG数据集或自行构建,并放置在data文件夹中。
  4. 编码测试集查询和多模态语料库:运行script/get_embed_test.sh
  5. 检索最相关的多模态文档:运行script/retrieval_test.sh
  6. 使用检索到的文档进行零样本推理:运行script/inference_cpmv.shscript/inference_qwen.sh
  7. 图像重排任务评估:运行script/compute_ppl_minicpmv.shscript/compute_ppl_qwen2vl.sh
  8. 使用src/evaluation中的脚本评估生成任务的性能。

M2RAG兼容多种预训练模型,如MiniCPM-V 2.6和Qwen2-VL,并支持零样本和微调两种设置。

M2RAG的产品价格

M2RAG是一个开源项目,完全免费。

M2RAG常见问题

M2RAG支持哪些类型的多模态数据? M2RAG目前主要支持图像和文本数据的结合。

如果我的数据集与M2RAG提供的不同,该如何处理? M2RAG的代码设计具有较好的扩展性,你可以根据自己的数据集修改代码中的数据加载和预处理部分。

M2RAG的评估指标有哪些? M2RAG提供多种评估指标,具体取决于不同的任务,例如图像描述任务可能使用BLEU或ROUGE分数,而多模态问答任务可能使用准确率和F1分数等。

M2RAG官网入口网址

https://github.com/NEUIR/M2RAG

OpenI小编发现M2RAG网站非常受用户欢迎,请访问M2RAG网址入口试用。

数据统计

数据评估

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关于M2RAG特别声明

本站OpenI提供的M2RAG都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由OpenI实际控制,在2025年 3月 17日 下午7:46收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,OpenI不承担任何责任。

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