解鎖多模態(tài)檢索的未來：Jina CLIP v2向量模型的之旅

多語言多模態(tài)的文本圖像Embedding模型

原標(biāo)題：Jina CLIP v2：為多模態(tài)RAG設(shè)計(jì)的向量模型
文章來源：智猩猩GenAI
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：2851字

2024中國生成式AI大會（上海站）預(yù)告

根據(jù)大會預(yù)告，智猩猩共同主辦的2024中國生成式AI大會將于12月5-6日在上海舉辦。此次大會邀請了40多位嘉賓參會演講，包括北大（臨港）大模型對齊中心的徐驊，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室的吳賢，以及其他知名企業(yè)的代表。歡迎感興趣的朋友掃名參加。

多模態(tài)AI的基礎(chǔ)：統(tǒng)一向量表示

多模態(tài)數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一的向量表示，實(shí)現(xiàn)了不同模態(tài)數(shù)據(jù)的互相檢索和理解轉(zhuǎn)換，這是多模態(tài)AI應(yīng)用的基石。Jina.ai最近推出了全新的多語言多模態(tài)向量模型Jina CLIP v2，顯著增強(qiáng)了跨模態(tài)檢索的能力，并為多模態(tài)RAG應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

Jina-CLIP V2的主要特點(diǎn)

1. **性能提升**：與前版本相比，Jina-CLIP V2在文本-圖像和文本-文本檢索任務(wù)中提高了3%的性能，且文本編碼器的檢索能力與前沿模型相當(dāng)。

2. **多語言支持**：該模型支持89種語言的多語言-圖像檢索，相較于同類模型表現(xiàn)出高達(dá)4%的性能提升。

3. **更高圖像分辨率**：Jina-CLIP V2支持512×512的輸入圖像分辨率，顯著提升了對細(xì)節(jié)的處理能力。

4. **可變維度輸出**：引入了套娃式表示學(xué)習(xí)技術(shù)，用戶可根據(jù)需求獲取不同維度的向量輸出，同時(shí)降低存儲成本。

模型結(jié)構(gòu)與性能表現(xiàn)

Jina-CLIP V2的參數(shù)量達(dá)到0.9B，融合了文本編碼器Jina-XLM-RoBERTa和視覺編碼器EVA02-L14。這種結(jié)合使得模型在多模態(tài)任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，能夠高效處理文本和圖像數(shù)據(jù)。

在跨模態(tài)檢索任務(wù)中，Jina-CLIP V2支持89種語言，并在多個主要語種中均表現(xiàn)優(yōu)異，性能與最先進(jìn)的CLIP模型相當(dāng)。模型引入的套娃式表征學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了靈活的輸出維度，展現(xiàn)出極高的壓縮效率，即使在進(jìn)行大幅度維度削減后，模型仍能保持良好的性能。

總結(jié)

Jina-CLIP V2作為一款先進(jìn)的多模態(tài)embedding模型，憑借其卓越的性能和多語言支持，為未來多模態(tài)AI應(yīng)用的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。歡迎關(guān)注相關(guān)內(nèi)容，獲取更多信息。

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作者簡介：智猩猩旗下矩陣賬號之一，聚焦大模型開啟的通用人工智能浪潮。