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VLM2Vec：训练视觉-语言模型以进行大规模多模态嵌入任务
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究介绍了E5-V框架，通过调整多模态大型语言模型实现通用多模态嵌入。E5-V利用提示语弥合模态差距，性能强大。提出的单模态训练方法仅需文本对，降低训练成本约95%，无需昂贵数据。实验显示，E5-V在多任务中表现优于现有方法。
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关键要点
- 研究介绍了E5-V框架，旨在通过调整多模态大型语言模型实现通用多模态嵌入。
- E5-V利用提示语弥合不同类型输入之间的模态差距，展现出强大的性能。
- 提出的单模态训练方法仅需文本对，训练成本降低约95%，无需昂贵的数据。
- 实验表明，E5-V在多任务中表现优于现有方法，证明了其有效性。
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