M2RAG开源项目 – 提升多模态RAG模型性能

M2RAG通过多模态检索增强和指令调优来提升多模态RAG模型的性能，特别是在处理图像和文本结合的多模态数据时，有效减少幻觉，生成更准确的回答。项目通过MM-RAIT训练方法，优化模型在执行检索、理解和回答等RAG流程中各个阶段的表现，显著提高了模型的准确性。经过训练后，MiniCPM-V和Qwen2-VL模型性能比普通RAG方法平均提高了27%和34%。

M2RAG的特点:

1. 评估模型的多模态能力，包括图像描述、多模态问答、事实验证和图片重排序
2. 优化模型在执行检索、理解和回答等RAG流程中各个阶段的表现
3. 通过MM-RAIT训练方法，教会AI如何更好地利用检索到的信息
4. 在处理多模态数据时，显著减少幻觉，提高回答的准确性
5. 经过训练后，MiniCPM-V和Qwen2-VL模型性能比普通RAG方法平均提高了27%和34%

M2RAG的功能:

1. 用于评估多模态RAG模型在多模态任务中的表现
2. 通过多模态检索增强和指令调优来训练和优化多模态RAG模型
3. 处理图像和文本结合的多模态数据，生成更准确的回答
4. 在图像描述、多模态问答、事实验证和图片重排序等任务中应用

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