在電商、安防等場景下，圖文互搜應用廣泛。隨著以CLIP為代表的多模態表征方法相繼提出，過去單一模態搜索(文搜文、圖搜圖)被突破，模型可以同時理解文本、圖像、音頻乃至視頻，實現跨模態檢索。

與此同時，CLIP框架也存在多種技術局限性。10月25日，在由DataFun技術社區策劃的DACon數智大會分論壇上，格靈深瞳技術副總裁、靈感實驗室負責人馮子勇博士分享專題演講：《多模態特征嵌入的數據生成和技術前沿》，介紹多模態基礎模型的應用場景、技術短板，以及靈感團隊的解題方法與技術細節——靈感圖文多模態表征模型系列(Glint-ME)。

“大模型前沿技術探索”分論壇現場

數據生成：豐富又優質的多模態表征數據

多模態模型訓練需文本和圖片成對出現，但現有數據文本質量不佳。為此，靈感團隊提出了一個多樣化描述生成框架，將Transformer的有效并行訓練與RNN的有效推理相結合，利用大型語言模型來精煉原始文本、合成字幕和檢測標簽等信息，以產生語義豐富的描述文本。

為解決訓練數據冗余的問題，靈感團隊提出了一種簡單但有效的圖像語義平衡方法，能夠在保持卓越性能的同時，從LAION 400M數據集中移除43.7%的圖像-文本對。

為挖掘現實中大量未配對的多模態數據，例如圖文交織的文檔，靈感團隊提出了一種有效且可擴展的多模態交錯文檔轉換范式，構建了RealSyn數據集，可以將此類數據用于CLIP預訓練。

團隊首先建立了一套真實數據提取流程，能夠從圖文交錯的文檔中提取高質量的圖像和文本。在此基礎上，構建了檢索增強生成框架，基于高質量的文本和圖片庫，為每一張圖片匹配現實文本和合成文本。

RealSyn數據集包含15M、30M、100M三個規模。大量實驗證明：RealSyn具有良好的數據縮放和模型縮放能力，相關數據、代碼和模型均已開源：

技術報告：

https://arxiv.org/abs/2502.12513

代碼：

https://github.com/deepglint/RealSyn

項目主頁：

https://garygutc.github.io/RealSyn/

數據集：

https://huggingface.co/datasets/Kaichengalex/RealSyn100M

多模態特征嵌入模型：更強大的跨模態表達能力

盡管最近的多模態大型語言模型(MLLMs)在通用視覺-語言理解方面取得了顯著進展，但在學習可遷移的多模態表征方面，潛力尚未充分發揮。

為此，靈感團隊提出了一個面向MLLMs的兩階段訓練框架UniME(Universal Multimodal Embedding，通用多模態嵌入)，并優化迭代至V2版本——聚焦如何借助MLLMs強大的理解能力來助力統一多模態表征學習。

經過MMEB基準測試和在多個檢索任務(包括長短文本跨模態檢索和組合檢索)上的大量實驗，結果表明UniME-V2在多項任務中均實現了穩定的性能提升，展現了卓越的判別能力和組合理解能力。

UniME-V2在MMEB Benchmark的表現

UniME-V2在長短文本跨模態檢索和組合檢索上優于UniME-V1和其他模型

UniME系列論文、代碼、權重均已開源：

UniME-V1

技術報告：

https://arxiv.org/abs/2504.17432

代碼：

https://github.com/deepglint/UniME

模型：

https://huggingface.co/DeepGlint-AI/UniME-LLaVA-OneVision-7B

項目主頁：

https://garygutc.github.io/UniME/

UniME-V2

技術報告：

https://arxiv.org/abs/2504.17432

代碼：

https://github.com/GaryGuTC/UniME-v2

模型：

https://huggingface.co/collections/TianchengGu/unime-v2-68ef708ac48066353b4a0806

項目主頁：

https://garygutc.github.io/UniME-v2/

近期，靈感實驗室聯合LMMs-Lab發布了全流程開源的多模態大模型LLaVA-OneVision-1.5，復現路徑清晰，8B模型預訓練只需4天、1.6萬美元。

LLaVA-OneVision-1.5

技術報告：

https://arxiv.org/abs/2509.23661

代碼：

https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-1.5

模型：

https://huggingface.co/lmms-lab/LLaVA-OneVision-1.5-8B-Instruct

Demo：

https://huggingface.co/spaces/lmms-lab/LLaVA-OneVision-1.5

數據集：

Pretrain Data：https://huggingface.co/datasets/lmms-lab/LLaVA-One-Vision-1.5-Mid-Training-85M

Instruct Data：https://huggingface.co/datasets/lmms-lab/LLaVA-OneVision-1.5-Insturct-Data

未來，靈感實驗室將持續聚焦視覺及多模態特征表達與應用，推動多模態技術在多元化應用場景的落地與創新。歡迎關注團隊的最新技術進展。