家WeChat WeMM-Embeddingは、毎日10億回の呼び出しでMoments検索と動画のハイライトを強化します
9月4日、WeChat AIは汎用マルチモーダル埋め込みモデル「WeMM-Embedding」のオープンソース公開を発表した。2B、4B、9Bの3つのバージョンが提供され、テキスト、画像、動画、視覚文書、および任意のインターリーブされたマルチモーダル入力に対応している。
WeChatの社員である@KeCunXiaoJiang氏によると、WeChatビジュアルチームがオープンソース化したマルチモーダルモデル「WeMM-Embedding」は、テキスト、画像、動画を共有された意味空間に配置することで比較・検索を行う仕組みにより、システムがこれらを同時に理解することを可能にする。
モーメント検索や動画レコメンデーションなどのシーンで既に適用済み
同氏は、このモデルがWeChat内で広く利用されていることを明らかにした。モーメント検索、動画レコメンデーション、公式アカウントのレコメンデーション、WeChat電子商取引において採用されており、1日あたりの呼び出し回数は10億回に達する。国際的に権威のあるベンチマーク「MMEB-v2」では、すべての過去に提出されたオープンソースおよびクローズドソースのモデルを上回り、1位を獲得した。
現在、WeMM-Embeddingに関連するリソースが公開されている。論文はarXivに公開され、コードリポジトリはGitHub上のTencent/WeMM-Embeddingプロジェクトでホストされており、モデルセットもHugging Faceで利用可能である。
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