智源bge开源一系列多模态向量模型，冲~

智源研究院BAAI开源一系列多模态检索模型BGE-VL，包括BGE-VL-CLIP（base版和large版）和BGE-VL-MLLM。

可很方便使用BGE-VL-CLIP模型，支持图文检索召回图文，可用于RAG、Agentic应用场景。

import torchfrom transformers import AutoModelMODEL_NAME = "BAAI/BGE-VL-base" # or "BAAI/BGE-VL-large"model = AutoModel.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True) # You must set trust_remote_code=Truemodel.set_processor(MODEL_NAME)model.eval()with torch.no_grad():    query = model.encode(        images = "./assets/cir_query.png",         text = "Make the background dark, as if the camera has taken the photo at night"    )    candidates = model.encode(        images = ["./assets/cir_candi_1.png", "./assets/cir_candi_2.png"]    )        scores = query @ candidates.Tprint(scores)

BGE-VL在MegaPairs上训练而成，这是一种新颖的数据合成方法，利用开放领域的图像创建异构KNN三元组，用于通用多模态检索，包含超过2600万个三元组。

• 零样本组合图像检索

  BGE-VL在零样本组合图像检索任务中树立了新的性能标杆。在CIRCO基准测试中，BGE-VL-base模型，尽管只有1.49亿个参数，却超越了所有之前的模型，包括那些参数量多出50倍的模型。此外，BGE-VL-MLLM相较于之前的最先进模型，性能提升了8.1%。

• 在MMEB上的零样本性能

  尽管仅在图像文本到图像的范式下进行训练，BGE-VL-MLLM在大规模多模态嵌入基准测试（MMEB）上实现了最先进的零样本性能。这表明MegaPairs在多模态嵌入方面具有出色的泛化能力。

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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3.技术文档和电子书 

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4.LLM面试题和面经合集

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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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