Unime LLaVA 1.6 7B

🚀 打破模態壁壘：使用多模態大語言模型進行通用嵌入學習

本項目提出了文本判別式知識蒸餾和硬負樣本增強指令調優等方法，提升了多模態大語言模型（MLLM）的嵌入能力，在MMEB排行榜上取得了優異成績。

🚀 快速開始

克隆倉庫並創建環境

git clone https://github.com/deepglint/UniME.git
cd UniME
conda create -n uniME python=3.10 -y
conda activate uniME
pip install -r requirements.txt

代碼使用示例

import torch
from PIL import Image
from torch.nn import functional as F
from transformers import LlavaNextProcessor, LlavaNextForConditionalGeneration


base_model_path="DeepGlint-AI/UniME-LLaVA-1.6-7B"
img_prompt = "[INST] <image>\nSummary above image in one word: [/INST]"
text_prompt = "[INST] <sent>\nSummary above sentence in one word: [/INST]"

text = "A man is crossing the street with a red car parked nearby."
image_path = "figures/demo.png"
input_texts = text_prompt.replace('<sent>', text)
input_image_prompt = img_prompt
input_image = [Image.open(image_path)]

transform = LlavaNextProcessor.from_pretrained(base_model_path)
model = LlavaNextForConditionalGeneration.from_pretrained(base_model_path, device_map="cuda", torch_dtype=torch.float16, low_cpu_mem_usage=True) 
transform.tokenizer.padding_side = "left"
transform.tokenizer.padding = True

inputs_text = transform(text=input_texts,
                    images=None,
                    return_tensors="pt", 
                    padding=True)
for key in inputs_text: inputs_text[key] = inputs_text[key].to("cuda")
inputs_image = transform(text=input_image_prompt,
                    images=input_image, 
                    return_tensors="pt", 
                    padding=True).to("cuda")

with torch.no_grad():
  emb_text = model(**inputs_text, output_hidden_states=True, return_dict=True).hidden_states[-1][:, -1, :]
  emb_image = model(**inputs_image, output_hidden_states=True, return_dict=True).hidden_states[-1][:, -1, :]
  emb_text = F.normalize(emb_text, dim=-1)
  emb_image = F.normalize(emb_image, dim=-1)
  Score = emb_image @ emb_text.T
print("Score: ", Score)

✨ 主要特性

文本判別式知識蒸餾

為了增強MLLM的嵌入能力，我們提出了文本判別式知識蒸餾方法。訓練過程包括解耦MLLM的大語言模型（LLM）組件，使用提示“用一個詞總結上述句子”處理文本，然後通過批量相似度分佈上的KL散度對齊學生模型（MLLM）和教師模型（NV-Embed V2）的嵌入。值得注意的是，在此過程中僅微調LLM組件，而其他所有參數保持凍結。

硬負樣本增強指令調優

之後，我們提出了硬負樣本增強指令調優方法，通過提高視覺敏感度、加強跨模態對齊和提升指令遵循能力來增強多模態系統。其核心有兩個關鍵創新：使用相似度閾值的假負樣本過濾機制，以消除誤導性樣本；以及自動硬負樣本採樣策略，選擇前k個相似但不匹配的示例以增加訓練難度。

📚 詳細文檔

項目信息

項目鏈接

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項目成果

多樣化檢索

MMEB排行榜

UniME在使用336×336圖像分辨率進行訓練時，在MMEB排行榜上名列前茅。（截圖於2025年5月6日UTC+8 08:00捕獲。）

引用信息

如果您發現本倉庫有用，請使用以下BibTeX條目進行引用。

@misc{gu2025breakingmodalitybarrieruniversal,
      title={Breaking the Modality Barrier: Universal Embedding Learning with Multimodal LLMs}, 
      author={Tiancheng Gu and Kaicheng Yang and Ziyong Feng and Xingjun Wang and Yanzhao Zhang and Dingkun Long and Yingda Chen and Weidong Cai and Jiankang Deng},
      year={2025},
      eprint={2504.17432},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2504.17432}, 
}