Jina CLIP v2：多语言多模态的文本图像向量模型

多模态向量通过统一的数据表示，实现了不同模态数据的搜索和理解，是神经检索和多模态生成式 AI 应用的基石。今天，我们推出了全新的通用多语言多模态向量模型 —— jina-clip-v2。该模型基于 jina-clip-v1 和 jina-embeddings-3 构建，并实现了多项关键改进：

• 性能提升：v2 在文本-图像和文本-文本检索任务中，性能较 v1 提升了 3%。此外，与 v1 类似，v2 的文本编码器也能高效地应用于多语言长文本密集检索索，其性能可与我们目前最先进的模型 —— 参数量低于 1B 的最佳多语言向量模型 jina-embeddings-v3（基于 MTEB 排行榜）—— 相媲美。

• 多语言支持：以 jina-embeddings-v3 作为文本塔，jina-clip-v2 支持 89 种语言的多语言图像检索，并在该任务上的性能相比 nllb-clip-large-siglip 提升了 4%。

• 更高图像分辨率：v2 支持 512x512 像素的输入图像分辨率，相比 v1 的 224x224 有了大幅提升。能够更好地捕捉图像细节，提升特征提取的精度，并更准确地识别细粒度视觉元素。

• 可变维度输出：jina-clip-v2 引入了俄罗斯套娃表示学习（Matryoshka Representation Learning，MRL）技术，只需设置 dimensions 参数，即可获取指定维度的向量输出，且在减少存储成本的同时，保持强大的性能。

模型开源链接: https://huggingface.co/jinaai/jina-clip-v2

API 快速上手:  https://jina.ai/?sui=&model=jina-clip-v2

模型架构

jina-clip-v2 是一个 9 亿参数的类 CLIP 模型，它结合了两个强大的编码器：文本编码器 Jina XLM-RoBERTa（jina-embeddings-v3 的骨干网络）和视觉编码器 EVA02-L14（由 BAAI 开发的高效视觉 Transformer）。这些编码器经过联合训练，生成图像和文本的对齐表示。

跨模态检索性能