BGE-VL-MLLM-S1 的性能突破
BGE-VL-MLLM-S1 是 MegaPairs 项目中表现尤为突出的模型版本，在多模态检索基准测试中展现了显著的性能优势。在 CIRCO（Composed Image Retrieval with ConTextual Object）零样本图像检索基准上，该模型达到了 8.1% 的 mAP@5（平均精确度在Top5结果中）性能提升，这一指标在当前的图像检索领域具有重要意义。
此外，在 MMEB（Multimodal Embedding Benchmark）多模态嵌入基准测试中，BGE-VL-MLLM-S1 同样表现优异。这些成绩主要得益于模型架构的优化和大规模训练数据的利用。值得注意的是，该模型完全基于零样本学习设置，即在未经过特定任务训练的情况下直接应用，这充分证明了其优异的泛化能力。这样的性能提升为实际应用中无需标注数据进行模型适配的场景提供了重要价值。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMegaPairs: ein neues multimodales Vektoreinbettungsmodell von BGEDie
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