SAIL-Embedding：抖音与港中文大学联合推出的全模态嵌入模型

SAIL-Embedding是什么

SAIL-Embedding是由字节跳动抖音SAIL团队与香港中文大学MMLab联合推出的一款先进的全模态嵌入基础模型。该模型专注于解决多模态信息检索和推荐系统中的实际应用问题，其核心在于支持多种模态（包括文本、视觉和音频）的输入处理，并生成统一且高度丰富的语义表示。这种统一的表示能力使得SAIL-Embedding在多模态检索、分类等任务中展现出色性能。

在技术创新方面，SAIL-Embedding采用了多项先进的训练策略。通过动态难负样本挖掘和自适应多源数据平衡技术，显著提升了模型的训练稳定性和扩展性。同时，该模型以大型语言模型（LLM）作为核心推理和融合骨干网络，具备高度灵活的模态集成能力。在多个权威基准测试中，SAIL-Embedding均展现出超越现有方法的性能表现，尤其在多模态搜索和协作感知等应用场景中表现尤为突出。

SAIL-Embedding的主要功能

• 全模态支持：能够同时处理视觉、文本和音频等多种模态的数据输入，并生成统一的多维语义表示，充分满足不同业务场景的多样化需求。
• 动态难负样本挖掘：通过智能识别训练过程中的”hard negative”样本，优化模型对相似但不相关数据的区分能力。
• 自适应多源数据平衡：能够自动调整不同模态数据的比例和权重，确保模型在多源异质数据上的稳定训练表现。
• LLM驱动的核心推理：以大型语言模型为中枢，实现跨模态信息的深度融合与统一理解，提供强大的语义分析能力。
• 灵活的模态集成：支持多种模态数据的动态组合与扩展，便于在不同应用场景中快速部署和优化。

SAIL-Embedding不仅在技术上实现了重要突破，在实际应用中的表现也十分亮眼。特别是在多模态搜索、推荐系统、内容理解等领域，展现出显著的应用价值和发展潜力。未来随着模型的持续进化和功能扩展，SAIL-Embedding有望为更多场景提供创新性的解决方案。