多語言多模態的文本圖像Embedding模型

原標題：Jina CLIP v2：為多模態RAG設計的向量模型
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：2851字

2024中國生成式AI大會（上海站）預告

根據大會預告，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，騰訊優圖實驗室的吳賢，以及其他知名企業的代表。歡迎感興趣的朋友掃名參加。

多模態AI的基礎：統一向量表示

多模態數據通過統一的向量表示，實現了不同模態數據的互相檢索和理解轉換，這是多模態AI應用的基石。Jina.ai最近推出了全新的多語言多模態向量模型Jina CLIP v2，顯著增強了跨模態檢索的能力，并為多模態RAG應用奠定了基礎。

Jina-CLIP V2的主要特點

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。

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出高達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，顯著提升了對細節的處理能力。

4. **可變維度輸出**：引入了套娃式表示學習技術，用戶可根據需求獲取不同維度的向量輸出，同時降低存儲成本。

模型結構與性能表現

Jina-CLIP V2的參數量達到0.9B，融合了文本編碼器Jina-XLM-RoBERTa和視覺編碼器EVA02-L14。這種結合使得模型在多模態任務中表現優異，能夠高效處理文本和圖像數據。

在跨模態檢索任務中，Jina-CLIP V2支持89種語言，并在多個主要語種中均表現優異，性能與最先進的CLIP模型相當。模型引入的套娃式表征學習技術，實現了靈活的輸出維度，展現出極高的壓縮效率，即使在進行大幅度維度削減后，模型仍能保持良好的性能。

總結

Jina-CLIP V2作為一款先進的多模態embedding模型，憑借其卓越的性能和多語言支持，為未來多模態AI應用的發展提供了堅實的基礎。歡迎關注相關內容，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。