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L'équipe WeChat Vision met en open source le modèle d'encodage multimodal général WeMM-Embedding ; le volume quotidien d'appels dépasse les dix milliards
L'équipe WeChat Visual de Tencent a officiellement mis en open source WeMM-Embedding, un modèle d'embedding multimodal polyvalent conçu pour prendre en charge à la fois les entrées textuelles et les entrées d'images. Grâce à une architecture technique avancée et à des stratégies d'entraînement optimisées, ce modèle offre un soutien solide aux développeurs en IA, favorisant ainsi des applications innovantes de l'intelligence artificielle dans divers secteurs d'activité.
Disponible en trois tailles distinctes — 2B, 4B et 9B —, WeMM-Embedding répond à un large éventail d’exigences de déploiement. Son architecture unifiée intègre un apprentissage en deux étapes et la distillation des connaissances, ce qui améliore considérablement la compréhension multimodale tout en maintenant un équilibre optimal entre performances et efficacité de déploiement.
Ayant fait ses preuves lors de tests rigoureux dans des environnements professionnels réels, le modèle est déjà intégré aux systèmes de recommandation et de recherche de WeChat, où il traite des milliards de requêtes quotidiennes. Cette publication entièrement open source souligne l’engagement de WeChat en faveur d’un écosystème ouvert d’IA multimodale et offre un soutien technique substantiel au développement de l’IA dans l’ensemble du secteur.
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