AMES：後期相互作用検索による近似マルチモーダルエンタープライズ検索
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約1分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
Apple Machine Learning
研究者らがAMESを発表。テキスト・画像・動画を共有表現空間に埋め込み、アーキテクチャ再設計なしで生産環境のエンタープライズ検索エンジンにマルチモーダル後期相互作用検索を導入可能と実証した。
Source Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
AMES（Approximate Multimodal Enterprise Search）は、バックエンドに依存しない統一された多モーダル後期相互作用検索アーキテクチャです。AMES は、設計変更を行うことなく、本番環境向けのエンタープライズ検索エンジン内で微細な多モーダル後期相互作用検索を展開できることを示しています。テキストトークン、画像パッチ、動画フレームは、マルチベクトルエンコーダを用いて共有表現空間に埋め込まれ、モダリティ固有の検索ロジックを必要とせずにクロスモーダル検索を可能にします。AMES は 2 つの段階からなるパイプラインを採用しています：並列トークンレベル ANN（近似最近傍探索）検索と、各…
原文を表示
We present AMES (Approximate Multimodal Enterprise Search), a unified multimodal late interaction retrieval architecture which is backend agnostic. AMES demonstrates that fine-grained multimodal late interaction retrieval can be deployed within a production grade enterprise search engine without architectural redesign. Text tokens, image patches, and video frames are embedded into a shared representation space using multi-vector encoders, enabling cross-modal retrieval without modality specific retrieval logic. AMES employs a two-stage pipeline: parallel token level ANN search with per…
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み