Tencent, 범용 멀티모달 임베딩 모델 'WeMM-Embedding' 공개

요약

텐센트가 공개한 WeMM-Embedding은 텍스트, 이미지, 비디오, 시각적 문서 등 다양한 멀티모달 입력을 처리할 수 있는 범용 임베딩 모델 제품군이다. 2B, 4B, 9B 등 세 가지 파라미터 규모로 출시되었으며 대규모 멀티모달 정렬 단계와 선별된 데이터를 활용한 세부 조정 단계를 거쳐 학습되었다. 성능 평가에서 9B 모델은 MMEB-v2 벤치마크에서 80.6점의 최고 점수를 기록했으며, 2B 모델 또한 기존 8B 오픈소스 모델의 성능을 상회했다. 실제 위챗(WeChat) 서비스의 검색 및 추천 시스템에 배포되어 26개 사내 벤치마크 작업과 14개 온라인 A/B 테스트에서 성능 향상을 입증했다. 모델 가중치와 관련 코드는 깃허브(GitHub)를 통해 오픈소스로 공개되어 누구나 활용할 수 있다.

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