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M2RAG官網

M2RAG是一個用于多模態上下文中的檢索增強生成的基準測試代碼庫。它通過多模態檢索文檔來回答問題,評估多模態大語言模型(MLLMs)在利用多模態上下文知識方面的能力。該模型在圖像描述、多模態問答、事實驗證和圖像重排等任務上進行了評估,旨在提升模型在多模態上下文學習中的有效性。M2RAG為研究人員提供了一個標準化的測試平臺,有助于推動多模態語言模型的發展。

M2RAG是什么

M2RAG是一個用于多模態上下文中的檢索增強生成基準測試代碼庫。它幫助研究者和開發者評估多模態大語言模型(MLLMs)在利用圖像和文本等多模態信息的能力。通過標準化的測試平臺,M2RAG促進多模態語言模型的發展,涵蓋圖像描述、多模態問答、事實驗證和圖像重排等任務。

M2RAG

M2RAG的主要功能

M2RAG的核心功能是為多模態大語言模型提供一個標準化的基準測試環境。它支持多種任務,包括:圖像描述(根據圖像生成描述文本)、多模態問答(根據圖像和文本信息回答問題)、事實驗證(驗證圖像和文本信息的一致性)以及圖像重排(根據語義對圖像進行排序)。此外,M2RAG還提供多模態檢索增強指令微調(MM-RAIT)方法,以提升模型的性能。

如何使用M2RAG

M2RAG是一個開源項目,用戶可以通過GitHub獲取代碼和數據集。使用步驟如下:

  1. 克隆代碼庫:git clone https://github.com/NEUIR/M2RAG
  2. 安裝依賴:根據requirements.txt安裝必要的Python包。
  3. 準備數據集:下載M2RAG數據集或自行構建,并放置在data文件夾中。
  4. 編碼測試集查詢和多模態語料庫:運行script/get_embed_test.sh。
  5. 檢索最相關的多模態文檔:運行script/retrieval_test.sh。
  6. 使用檢索到的文檔進行零樣本推理:運行script/inference_cpmv.shscript/inference_qwen.sh
  7. 圖像重排任務評估:運行script/compute_ppl_minicpmv.shscript/compute_ppl_qwen2vl.sh。
  8. 使用src/evaluation中的腳本評估生成任務的性能。

M2RAG兼容多種預訓練模型,如MiniCPM-V 2.6和Qwen2-VL,并支持零樣本和微調兩種設置。

M2RAG的產品價格

M2RAG是一個開源項目,完全免費。

M2RAG常見問題

M2RAG支持哪些類型的多模態數據? M2RAG目前主要支持圖像和文本數據的結合。

如果我的數據集與M2RAG提供的不同,該如何處理? M2RAG的代碼設計具有較好的擴展性,你可以根據自己的數據集修改代碼中的數據加載和預處理部分。

M2RAG的評估指標有哪些? M2RAG提供多種評估指標,具體取決于不同的任務,例如圖像描述任務可能使用BLEU或ROUGE分數,而多模態問答任務可能使用準確率和F1分數等。

M2RAG官網入口網址

https://github.com/NEUIR/M2RAG

OpenI小編發現M2RAG網站非常受用戶歡迎,請訪問M2RAG網址入口試用。

數據評估

M2RAG瀏覽人數已經達到459,如你需要查詢該站的相關權重信息,可以點擊"5118數據""愛站數據""Chinaz數據"進入;以目前的網站數據參考,建議大家請以愛站數據為準,更多網站價值評估因素如:M2RAG的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗等;當然要評估一個站的價值,最主要還是需要根據您自身的需求以及需要,一些確切的數據則需要找M2RAG的站長進行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

關于M2RAG特別聲明

本站OpenI提供的M2RAG都來源于網絡,不保證外部鏈接的準確性和完整性,同時,對于該外部鏈接的指向,不由OpenI實際控制,在2025年 3月 17日 下午7:46收錄時,該網頁上的內容,都屬于合規合法,后期網頁的內容如出現違規,可以直接聯系網站管理員進行刪除,OpenI不承擔任何責任。

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