집위챗 WeMM-Embedding는 일일 10억 건의 호출로 모멘트 검색과 비디오 하이라이트를 지원합니다
9월 4일, 위챗 AI는 범용 다중 모달 임베딩 모델인 WeMM-Embedding의 오픈소스 공개를 발표했습니다. 2B, 4B, 9B 버전으로 제공되는 이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 시각적 문서 및 임의의 교차된 다중 모달 입력을 지원합니다.
위챗 직원 @KeCunXiaoJiang에 따르면, 위챗 시각 팀이 오픈소스로 공개한 다중 모달 모델인 WeMM-Embedding은 텍스트, 이미지, 비디오를 공유 의미 공간에 배치하여 비교 및 검색을 수행함으로써 시스템이 이를 동시에 이해할 수 있게 합니다.
모멘트 검색 및 비디오 추천 등 시나리오에 이미 적용됨
그는 이 모델이 위챗 내부에서 광범위하게 사용되고 있다고 밝혔습니다. 모멘트 검색, 비디오 추천, 공식 계정 추천, 위챗 이커머스 모두 이를 활용하며, 일일 호출 횟수는 10억 회에 달합니다. 국제 권위 있는 벤치마크인 MMEB-v2에서 이 모델은 1위를 차지했으며, 이전에 제출된 모든 오픈소스 및 폐쇄형 모델을 능가했습니다.
현재 WeMM-Embedding의 관련 자원이 공개되었습니다. 논문은 arXiv에 게시되었으며, 코드 저장소는 GitHub의 Tencent/WeMM-Embedding 프로젝트 하위에 호스팅되어 있고, 모델 세트는 Hugging Face에서도 제공됩니다.
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