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...
通用多模态检索（UMR）旨在通过一个统一的模型实现跨各种模态的搜索，其中查询和候选项可以是纯文本、图像...
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...
由于多模态文件通常是非结构化的，并且彼此之间的格式不同，这使得 RAG 流程变得更加复杂。
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...
但在理解和处理其他数据类型时却面临挑战。为了解决这一局限，多模态模型结合了不同的模态，从而能够更...