mmE5: Improving Multimodal Multilingual Embeddings via High-quality Synthetic Data
作者: Haonan Chen, Liang Wang, Nan Yang, Yutao Zhu, Ziliang Zhao, Furu Wei, Zhicheng Dou
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-02-12
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
mmE5：通过高质量合成数据提升多模态多语言嵌入性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态嵌入 合成数据 多语言模型 跨模态对齐 深度学习 E5模型
📋 核心要点
- 多模态嵌入模型受限于标注数据的匮乏，合成数据质量不高成为性能瓶颈。
- 提出通过深度思考过程和自评估改进，生成高质量、多任务、多语言的合成数据。
- 实验表明，mmE5在MMEB和XTD基准测试中均取得了SOTA性能，提升了多语言能力。
📝 摘要（中文）
多模态嵌入模型因其将来自不同模态（如文本和图像）的数据映射到统一表示空间的能力而备受关注。然而，有限的标注多模态数据通常会阻碍嵌入性能。最近的方法利用数据合成来解决这个问题，但合成数据的质量仍然是一个关键瓶颈。本文确定了高质量合成多模态数据的三个标准。首先，广泛的范围确保生成的数据涵盖不同的任务和模态，使其适用于各种下游场景。其次，强大的跨模态对齐使不同的模态在语义上保持一致。第三，高保真度确保合成数据保持真实的细节，以增强其可靠性。在这些原则的指导下，我们合成数据集，这些数据集：(1) 涵盖广泛的任务、模态组合和语言，(2) 通过多模态大型语言模型的单次深度思考过程生成，以及 (3) 结合真实世界的图像与准确和相关的文本，通过自我评估和改进确保保真度。利用这些高质量的合成和标注数据集，我们训练了一个多模态多语言E5模型mmE5。大量的实验表明，mmE5在MMEB基准测试中取得了最先进的性能，并在XTD基准测试中取得了卓越的多语言性能。我们的代码、数据集和模型已在https://github.com/haon-chen/mmE5发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态嵌入模型训练中，由于标注数据不足导致的性能瓶颈问题。现有方法依赖的数据合成质量不高，无法有效提升模型性能，尤其是在跨模态对齐和数据保真度方面存在不足。
核心思路：论文的核心思路是通过生成高质量的合成数据来提升多模态嵌入模型的性能。具体而言，论文强调合成数据需要具备三个关键属性：广泛的范围（覆盖多种任务和模态）、强大的跨模态对齐（保证语义一致性）以及高保真度（保持真实细节）。
技术框架：整体框架包含数据合成和模型训练两个主要阶段。数据合成阶段，利用多模态大型语言模型进行深度思考，生成涵盖多种任务、模态和语言的数据。同时，结合真实世界的图像，并通过自我评估和改进机制来确保数据的保真度。模型训练阶段，利用合成的高质量数据训练多模态多语言E5模型mmE5。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了高质量合成多模态数据的三个标准，并设计了相应的数据生成流程。与现有方法相比，该方法更加注重数据的多样性、跨模态一致性和真实性，从而能够更有效地提升模型性能。
关键设计：论文的关键设计包括：(1) 利用多模态大型语言模型进行深度思考，生成多样化的数据；(2) 结合真实世界的图像，提升数据的真实感；(3) 采用自我评估和改进机制，过滤低质量数据，保证数据质量；(4) 使用E5模型作为基础架构，并针对多模态数据进行优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
mmE5模型在MMEB基准测试中取得了state-of-the-art的性能，证明了其在多模态理解方面的卓越能力。同时，在XTD基准测试中，mmE5展现了优越的多语言性能，表明其在跨语言多模态任务中具有显著优势。这些实验结果验证了高质量合成数据对提升多模态嵌入模型性能的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于跨模态信息检索、图像描述生成、视觉问答等领域。高质量的多模态嵌入模型能够提升搜索结果的相关性、生成更准确的图像描述，并实现更智能的视觉问答系统。此外，该方法在多语言环境下的有效性使其具有更广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Multimodal embedding models have gained significant attention for their ability to map data from different modalities, such as text and images, into a unified representation space. However, the limited labeled multimodal data often hinders embedding performance. Recent approaches have leveraged data synthesis to address this problem, yet the quality of synthetic data remains a critical bottleneck. In this work, we identify three criteria for high-quality synthetic multimodal data. First, broad scope ensures that the generated data covers diverse tasks and modalities, making it applicable to various downstream scenarios. Second, robust cross-modal alignment makes different modalities semantically consistent. Third, high fidelity ensures that the synthetic data maintains realistic details to enhance its reliability. Guided by these principles, we synthesize datasets that: (1) cover a wide range of tasks, modality combinations, and languages, (2) are generated via a deep thinking process within a single pass of a multimodal large language model, and (3) incorporate real-world images with accurate and relevant texts, ensuring fidelity through self-evaluation and refinement. Leveraging these high-quality synthetic and labeled datasets, we train a multimodal multilingual E5 model mmE5. Extensive experiments demonstrate that mmE5 achieves state-of-the-art performance on the MMEB Benchmark and superior multilingual performance on the XTD benchmark. Our codes, datasets and models are released in https://github.com/haon-chen/mmE5.