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Llama.cpp 和 GGUF 中的多模态嵌入
内容提要
jina-embeddings-v4推出了先进的多模态嵌入，支持文本、图像和复杂文档的向量搜索。通过修改llama.cpp，实现了多模态嵌入的生成，解决了图像处理和注意力机制的问题。调试后，llama.cpp模型的嵌入结果与参考模型相近，未来可优化视觉编码器和支持多向量嵌入。
关键要点
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jina-embeddings-v4推出了先进的多模态嵌入，支持文本、图像和复杂文档的向量搜索。
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通过修改llama.cpp，实现了多模态嵌入的生成，解决了图像处理和注意力机制的问题。
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llama.cpp支持图像输入，但不支持多模态输入，因此进行了相应的修改。
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在处理多模态输入时，llama.cpp使用了特定的标记和编码方式。
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注意力机制的不同类型（因果注意力和非因果注意力）影响了模型的处理方式。
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调试过程中发现llama.cpp的ViT实现与参考模型存在显著差异。
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通过修复注意力掩码和图像处理步骤，llama.cpp的嵌入结果与参考模型相近。
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在ViDoRe任务的基准测试中，llama.cpp模型的表现与参考模型相似。
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未来的改进方向包括量化视觉编码器、将视觉编码器分离为独立服务，以及支持多向量嵌入。
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尽管存在初始的错误和问题，现有的多模态嵌入集成结果已接近参考模型，且量化版本在资源使用上更为高效。
延伸问答
什么是多模态嵌入？
多模态嵌入是指能够处理文本、图像和复杂文档的向量表示，用于向量搜索。
llama.cpp是如何实现多模态嵌入的？
通过修改llama.cpp，允许其接受base64编码的图像，从而支持多模态输入。
llama.cpp与参考模型在嵌入结果上有什么差异？
llama.cpp的嵌入结果与参考模型存在显著差异，主要体现在ViT实现和注意力机制上。
在处理多模态输入时，llama.cpp使用了什么标记和编码方式？
llama.cpp使用特定的标记，如<|vision_start|>和<|vision_end|>，并将图像标记替换为-1进行编码。
未来对llama.cpp的多模态嵌入有哪些改进方向？
未来的改进包括量化视觉编码器、将视觉编码器分离为独立服务，以及支持多向量嵌入。
llama.cpp在ViDoRe任务中的表现如何？
在ViDoRe任务的基准测试中，llama.cpp模型的表现与参考模型相似，平均准确率接近。
