智源推出 BGE-VL 多模态向量模型，开启检索新纪元

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在多模态人工智能领域，智源研究院与多所高校合作推出了全新的多模态向量模型 BGE-VL，标志着多模态检索技术的一次重大突破。自发布以来，BGE 系列模型便获得了广泛赞誉，而 BGE-VL 的推出则进一步丰富了这一生态系统。该模型在图文检索、组合图像检索等多项关键任务中表现出色，展现出其卓越的性能。

BGE-VL 的成功归功于其背后的 MegaPairs 数据合成技术。这一创新方法通过挖掘现有的大规模图文数据，自动生成高质量的多模态三元组数据，显著提升了数据的可扩展性和质量。MegaPairs 能够以极低的成本生成多样化的数据集，其包含超过2600万条样本，为多模态检索模型的训练提供了丰厚的基础。这一技术让 BGE-VL 在多个主流多模态检索基准上都取得了领先成绩。



智源团队在多个任务的性能评测中，发现 BGE-VL 模型在 Massive Multimodal Embedding Benchmark（MMEB）上的零样本性能表现优异，尽管 MegaPairs 未涵盖 MMEB 中的大部分任务，但其任务泛化能力依然令人振奋。此外，在组合图像检索的评测中，BGE-VL 同样表现突出，大幅超过了众多知名模型，如谷歌的 MagicLens 和英伟达的 MM-Embed。



未来，智源研究院计划继续深化 MegaPairs 技术，结合更丰富的多模态检索场景，致力于打造更加全面和高效的多模态检索器，为用户提供更为精准的信息服务。随着多模态技术的发展，BGE-VL 的推出无疑将推动相关领域的进一步探索与创新。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.14475

项目主页:https://github.com/VectorSpaceLab/MegaPairs

模型地址:https://huggingface.co/BAAI/BGE-VL-MLLM-S1


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来源： AIbase基地