简介:

用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。

功能:

支持多模态任务,包括图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排

提供多模态检索增强指令微调(MM-RAIT)方法,提升模型在多模态上下文学习中的表现

兼容多种预训练模型,如MiniCPM-V 2.6和Qwen2-VL

提供完整的数据集和代码实现,方便研究人员复现和扩展实验

支持零样本和微调两种设置,适用于不同的研究需求

提供详细的评估指标,用于衡量生成任务的性能

支持多模态文档检索,通过FAISS等技术实现高效检索

提供预训练模型的微调脚本,方便用户快速上手

需求人群:

"M2RAG适合从事多模态语言模型研究的学者和开发者,尤其是那些希望在多模态上下文中提升模型检索和生成能力的用户。它为研究人员提供了一个标准化的测试平台,能够帮助他们评估和改进多模态大语言模型的性能。"

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