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、指令生成和三元组构造三个步骤，构建包含“查询图像、查询语句、目标图像”的多模态数据用于模型训练。
• 多模态模型架构：基于CLIP的架构和多模态大模型架构，通过对比学习和优化多模态嵌入的向量表示实现模型训练。

BGE-VL的官网：

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

BGE-VL的应用场景包括智能搜索、内容推荐、图像编辑辅助、智能客服和文化遗产研究等多个领域。常见问题涵盖了BGE-VL如何提升检索精度、适用领域以及如何访问 BGE-VL 模型。