M

Monoqwen2 VL V0.1

Developed by lightonai
MonoQwen2-VL-v0.1は、Qwen2-VL-2Bをベースに微調整されたマルチモーダル再ランキングモデルで、画像とクエリの関連性を評価するために使用されます。
Downloads 547
Release Time : 10/25/2024

Model Overview

このモデルは、LoRA微調整により画像とクエリのポイントごとの関連性判断を最適化し、TrueまたはFalseの応答を生成し、関連性スコアを計算することができます。検索結果の再ランキングまたはフィルタリングに適しています。

Model Features

マルチモーダル再ランキング
画像とテキストクエリの関連性を評価し、TrueまたはFalseの応答を生成することをサポートします。
LoRA微調整
Qwen2-VL-2BモデルをベースにLoRAを使用して効率的に微調整し、関連性判断タスクを最適化します。
高性能
ViDoReベンチマークテストで優れた性能を発揮し、検索結果のndcg@5スコアを大幅に向上させます。

Model Capabilities

画像とテキストの関連性評価
マルチモーダル検索結果の再ランキング
True/False応答の生成

Use Cases

情報検索
ドキュメント検索の再ランキング
第1段階の検索器(DSEまたはColPaliなど)が生成した候補結果を再ランキングし、検索品質を向上させます。
ViDoReベンチマークテストで、ndcg@5スコアが平均4.7%向上しました。
画像フィルタリング
画像関連性フィルタリング
閾値を設定することで、クエリと関連性のない画像をフィルタリングし、検索効率を向上させます。
AIbase
Empowering the Future, Your AI Solution Knowledge Base
© 2025AIbase