M2RAG

M2RAG官网

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。它通过多模态检索文档来回答问题，评估多模态大语言模型（MLLMs）在利用多模态上下文知识方面的能力。该模型在图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务上进行了评估，旨在提升模型在多模态上下文学习中的有效性。M2RAG为研究人员提供了一个标准化的测试平台，有助于推动多模态语言模型的发展。

M2RAG是什么？

M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成基准测试代码库。它能帮助研究人员和开发者评估和改进多模态大语言模型(MLLMs)在利用多模态上下文知识方面的能力。简单来说，它提供了一个标准化的平台，让大家可以测试多模态模型在处理图像、文本等多种信息时的效果，并提供相应的工具和数据集。

M2RAG的主要功能

M2RAG支持多种多模态任务，包括图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排。它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。此外，它兼容多种预训练模型，如MiniCPM-V 2.6和Qwen2-VL，并提供完整的数据集和代码实现，方便用户复现和扩展实验。它还支持零样本和微调两种设置，并提供详细的评估指标。

如何使用M2RAG

使用M2RAG主要分为以下步骤：1. 克隆代码库：`git clone https://github.com/NEUIR/M2RAG`；2. 安装依赖：根据`requirements.txt`安装Python包；3. 准备数据集：下载或构建数据集，放置在`data`文件夹中；4. 编码测试集查询和多模态语料库：运行`script/get_embed_test.sh`；5. 检索最相关的多模态文档：运行`script/retrieval_test.sh`；6. 使用检索到的文档进行零样本推理：运行`script/inference_cpmv.sh`或`script/inference_qwen.sh`；7. 图像重排任务评估：运行`script/compute_ppl_minicpmv.sh`或`script/compute_ppl_qwen2vl.sh`；8. 使用`src/evaluation`中的脚本评估生成任务性能。

M2RAG产品价格

M2RAG是一个开源项目，免费提供给所有用户使用。

M2RAG常见问题

M2RAG支持哪些类型的多模态数据？ M2RAG主要支持图像和文本数据，可以处理包含图像和文本描述的多模态数据。

如果我的数据集格式与M2RAG提供的不同，该如何处理？ 你需要根据M2RAG的数据格式要求，对你的数据集进行预处理，使其符合M2RAG的输入格式。

M2RAG的性能如何评估？ M2RAG提供了多种评估指标，例如BLEU、ROUGE、METEOR等，用于评估不同多模态任务的性能，具体指标的选择取决于任务类型。

M2RAG官网入口网址

https://github.com/NEUIR/M2RAG

OpenI小编发现M2RAG网站非常受用户欢迎，请访问M2RAG网址入口试用。