M2RAG

M2RAG官網(wǎng)

M2RAG是一個(gè)用于多模態(tài)上下文中的檢索增強(qiáng)生成的基準(zhǔn)測試代碼庫。它通過多模態(tài)檢索文檔來回答問題，評估多模態(tài)大語言模型（MLLMs）在利用多模態(tài)上下文知識方面的能力。該模型在圖像描述、多模態(tài)問答、事實(shí)驗(yàn)證和圖像重排等任務(wù)上進(jìn)行了評估，旨在提升模型在多模態(tài)上下文學(xué)習(xí)中的有效性。M2RAG為研究人員提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的測試平臺，有助于推動(dòng)多模態(tài)語言模型的發(fā)展。

M2RAG是什么

M2RAG是一個(gè)用于多模態(tài)上下文中的檢索增強(qiáng)生成基準(zhǔn)測試代碼庫。它幫助研究者和開發(fā)者評估多模態(tài)大語言模型（MLLMs）在利用圖像和文本等多模態(tài)信息的能力。通過標(biāo)準(zhǔn)化的測試平臺，M2RAG促進(jìn)多模態(tài)語言模型的發(fā)展，涵蓋圖像描述、多模態(tài)問答、事實(shí)驗(yàn)證和圖像重排等任務(wù)。

M2RAG的主要功能

M2RAG的核心功能是為多模態(tài)大語言模型提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn)測試環(huán)境。它支持多種任務(wù)，包括：圖像描述（根據(jù)圖像生成描述文本）、多模態(tài)問答（根據(jù)圖像和文本信息回答問題）、事實(shí)驗(yàn)證（驗(yàn)證圖像和文本信息的一致性）以及圖像重排（根據(jù)語義對圖像進(jìn)行排序）。此外，M2RAG還提供多模態(tài)檢索增強(qiáng)指令微調(diào)（MM-RAIT）方法，以提升模型的性能。

如何使用M2RAG

M2RAG是一個(gè)開源項(xiàng)目，用戶可以通過GitHub獲取代碼和數(shù)據(jù)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(jù)requirements.txt安裝必要的Python包。
3. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：下載M2RAG數(shù)據(jù)集或自行構(gòu)建，并放置在data文件夾中。
4. 編碼測試集查詢和多模態(tài)語料庫：運(yùn)行script/get_embed_test.sh。
5. 檢索最相關(guān)的多模態(tài)文檔：運(yùn)行script/retrieval_test.sh。
6. 使用檢索到的文檔進(jìn)行零樣本推理：運(yùn)行script/inference_cpmv.sh或script/inference_qwen.sh。
7. 圖像重排任務(wù)評估：運(yùn)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(wù)的性能。

M2RAG兼容多種預(yù)訓(xùn)練模型，如MiniCPM-V 2.6和Qwen2-VL，并支持零樣本和微調(diào)兩種設(shè)置。

M2RAG的產(chǎn)品價(jià)格

M2RAG是一個(gè)開源項(xiàng)目，完全免費(fèi)。

M2RAG常見問題

M2RAG支持哪些類型的多模態(tài)數(shù)據(jù)？ M2RAG目前主要支持圖像和文本數(shù)據(jù)的結(jié)合。

如果我的數(shù)據(jù)集與M2RAG提供的不同，該如何處理？ M2RAG的代碼設(shè)計(jì)具有較好的擴(kuò)展性，你可以根據(jù)自己的數(shù)據(jù)集修改代碼中的數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理部分。

M2RAG的評估指標(biāo)有哪些？ M2RAG提供多種評估指標(biāo)，具體取決于不同的任務(wù)，例如圖像描述任務(wù)可能使用BLEU或ROUGE分?jǐn)?shù)，而多模態(tài)問答任務(wù)可能使用準(zhǔn)確率和F1分?jǐn)?shù)等。

M2RAG官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://github.com/NEUIR/M2RAG

OpenI小編發(fā)現(xiàn)M2RAG網(wǎng)站非常受用戶歡迎，請?jiān)L問M2RAG網(wǎng)址入口試用。