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.sh或script/inference_qwen.sh。
7. 圖像重排任務評估：運行script/compute_ppl_minicpmv.sh或script/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。