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WeChat WeMM-Embedding Potencia la Búsqueda en Moments y los Videos Destacados con 1.000 Millones de Consultas Diarias
El 4 de septiembre, WeChat AI anunció el lanzamiento de código abierto de su modelo de incrustación multimodal general, WeMM-Embedding. Disponible en versiones de 2B, 4B y 9B, el modelo admite texto, imágenes, vídeos, documentos visuales y cualquier entrada multimodal intercalada.
Según el empleado de WeChat @KeCunXiaoJiang, el modelo multimodal de código abierto del Equipo Visual de WeChat, WeMM-Embedding, permite al sistema comprender simultáneamente texto, imágenes y vídeos al colocarlos en un espacio semántico compartido para su comparación y recuperación.
Ya aplicado en escenarios como la búsqueda de Momentos y la recomendación de vídeos
Reveló que este modelo se utiliza ampliamente dentro de WeChat: la búsqueda de Momentos, la recomendación de vídeos, la recomendación de cuentas públicas y el comercio electrónico de WeChat lo utilizan, con un volumen diario de llamadas de mil millones de veces. En el banco de pruebas internacional MMEB-v2, el modelo se clasificó en primer lugar, superando a todos los modelos de código abierto y de código cerrado presentados anteriormente.
Actualmente, se han puesto a disposición los recursos relacionados con WeMM-Embedding: el artículo se ha publicado en arXiv, el repositorio de código está alojado en el proyecto Tencent/WeMM-Embedding de GitHub, y el conjunto de modelos también está disponible en Hugging Face.
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