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智源开源多模态向量模型 BGE-VL

智源研究院宣布联合多所高校开发了多模态向量模型BGE-VL,进一步扩充了原有生态体系。BGE-VL在图文检索、组合图像检索等主要多模态检索任务中均取得了最佳效果。 BGE-VL借助大规模合成数据MegaPairs训练而成。这一设计具备以下两大核心优势: 优异的可扩展性:MegaPairs 结合多模态表征模型、多模态大模型和大语言模型,在海量图文语料库中高效挖掘多模态三元组数据。其算法能够以极低成本持续生成多样化且高质量的多模态三元组。本次发布的版本涵盖 2600 万条样本,为多模态检索模型的训练提供了大规模、高价值的数据支持。 卓越的数据质量:相较于传统人工标注数据,MegaPairs 仅需 1/70 的数据量即可实现更优的训练效果。利用该合成数据,智源训练了多模态检索模型 BGE-VL,显著提升了多个主流多模态检索基准的性能。 BGE-VL的技术报告已发布,相关数据、模型及代码资源将陆续向社区全面开放。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2412.14475 项目主页:https://github.com/VectorSpaceLab/MegaPairs 模型地址...

AMD 发布完全开源的 3B 参数语言模型 Instella

AMD 今天发布了完全开源的 3B 参数语言模型Instella。 GitHub:https://github.com/AMD-AIG-AIMA/Instella AMD 宣称 Instella 代表着"完全开放的最先进的 30 亿参数语言模型 (LM)"。这些模型是在 AMD Instinct MI300X GPU 上训练的。 通过完全开源Instella模型,包括权重、训练超参数、数据集和代码,我们旨在促进人工智能社区内的创新与合作。 我们相信,透明度、可重复性和可访问性是人工智能研究与开发取得进展的关键驱动力。 我们邀请开发人员、研究人员和人工智能爱好者探索 Instella,为其不断改进献计献策,并与我们一起推动语言模型的发展。 根据 AMD 公布的数据,其性能与 Llama 3.2 3B、Gemma-2 2B 和 Qwen 2.5 3B 等同类产品相比具有很强的竞争力。

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