ReLoop-UME

ReLoop-UME 通过循环深度和检索寄存器推进多模态嵌入

研究人员推出了一种新颖的通用多模态嵌入方法 ReLoop-UME，该方法提高了效率和性能。该方法在模型深度之间重用了参数共享的检索形成块，并利用可学习的检索寄存器来累积证据。与现有模型相比，这种循环过程可以实现更快的检索和更好的特征形成。ReLoop-UME 在 MMEB-V2 和 MRMR 等基准数据集上展示了显著的速度提升和更好的检索准确性。