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WeChat WeMM-Embedding ermöglicht die Suche in Moments und hebt Videos mit einer Milliarde täglichen Aufrufen hervor
Am 4. September kündigte WeChat AI die Open-Source-Veröffentlichung seines allgemeinen multimodalen Einbettungsmodells WeMM-Embedding an. Das Modell ist in den Versionen 2B, 4B und 9B verfügbar und unterstützt Text, Bilder, Videos, visuelle Dokumente sowie beliebige verschachtelte multimodale Eingaben.
Laut WeChat-Mitarbeiter @KeCunXiaoJiang ermöglicht das von der WeChat Visual Team open-sourcede multimodale Modell WeMM-Embedding dem System, Text, Bilder und Videos gleichzeitig zu verstehen, indem es sie in einen gemeinsamen semantischen Raum einordnet, um sie zu vergleichen und abzurufen.
Bereits in Szenarien wie der Suche in Moments und der Videoempfehlung eingesetzt
Er enthüllte, dass dieses Modell innerhalb von WeChat weit verbreitet ist – die Suche in Moments, die Videoempfehlung, die Empfehlung von öffentlichen Konten und der WeChat-E-Commerce nutzen es alle, mit einer täglichen Aufrufzahl von einer Milliarde Mal. Auf dem internationalen Autoritätsbenchmark MMEB-v2 belegte das Modell den ersten Platz und übertraf alle zuvor eingereichten Open-Source- und Closed-Source-Modelle.
Derzeit sind die damit verbundenen Ressourcen von WeMM-Embedding verfügbar: Das Papier wurde auf arXiv veröffentlicht, das Code-Repository wird unter dem Projekt Tencent/WeMM-Embedding auf GitHub gehostet, und der Modellsatz ist ebenfalls auf Hugging Face verfügbar.
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