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WeChat WeMM-Embedding Potencializa a Pesquisa no Moments e os Destaques de Vídeo com 1 Bilhão de Chamadas Diárias
Em 4 de setembro, o WeChat AI anunciou o lançamento de código aberto de seu modelo de incorporação multimodal geral, o WeMM-Embedding. Disponível nas versões 2B, 4B e 9B, o modelo suporta texto, imagens, vídeos, documentos visuais e qualquer entrada multimodal intercalada.
De acordo com o funcionário do WeChat @KeCunXiaoJiang, o modelo multimodal de código aberto do Time Visual do WeChat, o WeMM-Embedding, permite que o sistema compreenda simultaneamente texto, imagens e vídeos, colocando-os em um espaço semântico compartilhado para comparação e recuperação.
Já aplicado em cenários como busca nos Status e recomendação de vídeos
Ele revelou que este modelo é amplamente utilizado dentro do WeChat: a busca nos Status, a recomendação de vídeos, a recomendação de contas públicas e o comércio eletrônico do WeChat todos o utilizam, com um volume diário de chamadas de 1 bilhão de vezes. No benchmark internacional autoritativo MMEB-v2, o modelo ficou em primeiro lugar, superando todos os modelos de código aberto e fechados submetidos anteriormente.
Atualmente, os recursos relacionados ao WeMM-Embedding estão disponíveis: o artigo foi publicado no arXiv, o repositório de código está hospedado no projeto Tencent/WeMM-Embedding no GitHub, e o conjunto de modelos também está disponível no Hugging Face.
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