尽管之前的研究已经表明,经过单模态数据微调的MLLMs可以发展出多模态表示能力,但数据多样性对模型性能的影响仍不明确。因此,我们在不同的检索场景中,根据我们的分类原则,比较了使用不同数据组合训练的模型性能。具体来说,我们使用了四种类型的训练数据:单模态(包括T→T和I→I)、跨模态(包括T→VD和T→I)、融合模...
即代表着不同模态中相同语义内容的嵌入是否在嵌入空间中紧密聚集，或者它们是否保持在为每个模态特定任务量...
多模态和跨模态检索的主要区别在于: 在多模态检索中，查询和要检索的文档必须至少有一个模态是相同的。多模态方法通常是融合不同的模态进行检索，而不是对他们的关系进行建模。知识点延伸：与传统的单模态检索不同，在跨模态检索中，检索结果的模态和查询的模态是不同的。比如，用户使用图像检索文本，视...
在多模态RAG的研究中，针对不同的模态，包括图像、代码、结构化知识、音频和视频，有不同的检索和合成...
计算同一中心内的视频特征和文本特征之间的局部交叉模态相似性。这种设计实现了细致的局部比较，并降低了...
简单来说，它能为猫的图像和 "猫 "这个词生成相同（非常相似）的向量。什么是 MLLM（多模态大语言）...
假装成多模态，其实都是跨模态。所以出的很多“不可思议的乱想”，其实都是文字翻译和文字理解的问题。