BGE

BGE-VL是由北京智源研究院联合多所高校开发的多模态向量模型，基于大规模合成数据集MegaPairs进行训练。该模型专注于多模态检索任务，如图文匹配和组合图像检索，通过高效的多模态数据合成方法提升模型的泛化能力和检索效果。BGE-VL系列包含基于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。在多个基准测试中表现优异，尤其在组合图像检索任务中取得显著突破，展现出强大的多模态处理能力。

BGE-VL的主要功能

• 图文检索：支持根据文本描述查找相关图像，或根据图像查找对应的文本信息。
• 组合图像检索：允许用户同时输入图像和文本指令，实现更精准的图像检索。
• 多模态嵌入：将图像与文本映射到统一的向量空间，便于跨模态比较和检索。
• 指令微调：通过合成的多模态指令数据对模型进行优化，提高其对复杂任务的理解和执行能力。

BGE-VL的技术原理

• 数据合成方法（MegaPairs）：
  • 数据挖掘：从大量图文语料中提取多样化的图像对，并利用相似度模型筛选相关图像。
  • 指令生成：借助多模态大语言模型生成高质量的检索指令，总结图像之间的关联。
  • 三元组构造：构建包含“查询图像、查询语句、目标图像”的三元组数据，用于模型训练，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 采用类似 CLIP 的结构，将图像与文本映射至统一向量空间。
  • 多模态大模型架构：BGE-VL-MLLM 采用更复杂的多模态模型架构，以应对复杂的交互和指令理解任务。
  • 指令微调：通过合成指令数据对模型进行微调，增强其多模态任务处理能力。
• 对比学习与优化：通过对比学习优化多模态嵌入表示，使相关数据在向量空间中更接近，不相关数据则更远离，从而提升模型性能。

BGE-VL的项目地址

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

BGE-VL的应用场景

• 智能搜索：用户可通过图片或文字快速定位相关内容，提升搜索效率。
• 内容推荐：根据用户兴趣或上传内容推荐相关图文资料，增强个性化体验。
• 图像编辑辅助：为设计师提供风格相近的参考图像，提升创作效率。
• 智能客服：结合图像与文本理解用户需求，提供更直观的服务。
• 文化遗产研究：通过多模态检索快速获取文物或研究资料，助力文化保护工作。