Hugging Face Blog·· 28 日前
Hugging Face、260M・800Mの多言語マルチモーダルエンコーダーNeoMMEを公開
NeoMME: an efficient Multimodal-native and Multilingual Encoder
AI による要約
Hugging Faceは260Mと800MのNeoMMEを公開した。単一の双方向Transformerで文字トークンと32×32画像パッチを処理する。マスク付き離散拡散の目的関数でゼロから学習し、事前学習済み視覚タワーや因果言語モデルに依存しない。
入選の記録
基準 60公式・一次情報1 回目 412 回目 41
入選せず二回の合計 82 < 基準の 2 倍 120
- 情報源の区分
- 公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
- 予備審査
- 通過：介绍多模态编码器模型及检索应用
採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。
情報源：Hugging Face Blog · huggingface.co