mmE5-synthetic

该数据集是通过深度思考过程在多模态大型语言模型单次遍历中生成的，覆盖了广泛的任务、模态组合和语言，并包含了现实世界的图像和准确相关的文本，通过自我评估和改进确保保真度。

This dataset is generated through a deep thinking process during a single pass of a multimodal large language model. It encompasses a broad range of tasks, modality combinations and languages, includes real-world images and accurately aligned corresponding text, and ensures fidelity via self-evaluation and refinement.

原始信息汇总

mmE5 数据集概述

数据集简介

• 数据集名称：mmE5
• 研究论文：mmE5: Improving Multimodal Multilingual Embeddings via High-quality Synthetic Data
• 数据集用途：用于提升多模态多语言嵌入的性能
• 数据集特点：集成了高质量合成数据，覆盖多种任务、模态组合和语言

数据集组成

• 合成数据集：mmE5-synthetic
• MMEB基准数据集（含困难负样本）：mmE5-MMEB-hardneg

实验结果

• 在MMEB基准测试中达到最新技术水平（SOTA）

使用说明

• 安装依赖：pip install -r requirements.txt
• 数据下载：从提供的链接下载合成数据集、MMEB困难负样本数据集、MMEB-eval数据集和XTD数据集
• 训练脚本：./train/train.sh
• 测试MMEB：./eval/eval_full.sh
• 测试XTD：./eval/eval_full_multi.sh
• 演示脚本：python demo.py

引用信息

@article{chen2025mmE5, title={mmE5: Improving Multimodal Multilingual Embeddings via High-quality Synthetic Data}, author={Chen, Haonan and Wang, Liang and Yang, Nan and Zhu, Yutao and Zhao, Ziliang and Wei, Furu and Dou, Zhicheng}, journal={arXiv preprint arXiv:2502.08468}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

mmE5-synthetic数据集的构建采用了深度思考过程，通过单次遍历多模态大型语言模型，合成覆盖广泛任务、模态组合和语言的合成数据。这些数据通过自我评估和优化确保了高保真度，同时利用现实世界中的图像与准确相关的文本相结合，生成高质量合成数据集，进而用于训练mmE5模型。

特点

该数据集的特点在于其高质量合成数据的三项标准：广泛覆盖度、稳健的跨模态对齐以及高保真度。数据集不仅包含了多样化的任务和模态组合，而且确保了不同模态在语义上的一致性，并保留了现实细节以增强数据的可靠性，使得该数据集适用于各种下游场景。

使用方法

使用mmE5-synthetic数据集首先需要通过pip安装相关依赖。之后，用户可以从提供的链接中下载合成数据集以及相关基准数据集。数据集准备好后，可以利用提供的示例脚本开始训练和评估模型。此外，用户还可以通过demo.py脚本对自己的文本和图像进行嵌入操作。

背景与挑战

背景概述

mmE5-synthetic数据集是在2025年由Chen Haonan、Wang Liang等研究人员提出的，旨在通过引入高质量合成数据来提升多模态多语言嵌入的性能。该数据集的创建背景源于多模态嵌入模型在统一不同模态数据（如图像和文本）至同一表征空间中的重要作用，但实际应用中往往受限于标记的多模态数据的稀缺。mmE5-synthetic数据集的构建，不仅拓宽了多模态多语言嵌入的研究领域，也为相关任务提供了高质量的训练数据，对促进多模态多语言嵌入技术的发展具有显著影响。

当前挑战

该数据集在构建过程中面临的挑战主要包括：确保合成数据的广泛覆盖性，以适用于多样化的下游场景；实现模态间的鲁棒对齐，以保证不同模态在语义上的一致性；以及维持高保真度，确保合成数据具有足够的现实细节以提升可靠性。此外，合成数据的质量控制也是一个关键挑战，这涉及到合成过程中的自评估与优化策略。

常用场景

经典使用场景

在当前多模态多语言嵌入研究领域，mmE5-synthetic数据集的典型应用场景在于辅助训练和评估多模态多语言嵌入模型。该数据集通过合成具有广泛覆盖任务、模态组合和语言的高质量合成数据，为模型提供了丰富的训练素材，进而助力模型在多模态任务中实现卓越表现。

解决学术问题

mmE5-synthetic数据集解决了多模态多语言嵌入模型训练中数据不足的问题，尤其是在获取标注的多模态数据面临挑战时。该数据集通过生成高质量合成数据，提高了模型的泛化能力和多语言性能，对提升多模态任务的处理质量和效率具有重要意义。

衍生相关工作

基于mmE5-synthetic数据集，研究者们已经衍生出一系列相关工作，如改进的多模态多语言模型架构、合成数据生成方法以及针对特定任务的模型微调策略。这些工作进一步推动了多模态多语言处理技术的发展，拓宽了相关领域的研究视野。