用Sentence Transformers训练多模态嵌入与重排序模型

Hugging Face 发布博客，介绍如何使用 Sentence Transformers 库训练和微调多模态嵌入模型与重排序模型。文章涵盖多模态模型架构（如 CLIP、SigLIP）、训练数据准备（图文对）、损失函数选择（如 ContrastiveLoss、TripletLoss）、评估方法（如 Recall@k、MRR）以及实际代码示例。重点展示了如何将文本和图像编码器结合，生成统一的嵌入空间，并用于跨模态检索、图文排序等任务。此外，还介绍了如何微调预训练模型以适配特定领域数据，以及如何部署模型用于生产环境。