Transformateurs de Phrases : Modèles Multimodaux Révolution
Transforme la recherche avec les modèles multimodaux de Transformers. Découvrez comment optimiser vos pipelines RAG multimodaux.
Le 9 avril 2026, une mise à jour significative a été annoncée pour les Sentence Transformers : la version 5.4 permet maintenant d’encoder et de comparer textes, images, audio et vidéos via une API unique. Cette avancée offre aux développeurs une flexibilité sans précédent pour construire des applications de recherche et de génération augmentée telles que le retrieval augmented generation (RAG).
Capacités des modèles d’embedding multimodal
Traditionnellement, les modèles d’embedding convertissent le texte en vecteurs de taille fixe. Avec les nouveaux modèles d’embedding multimodal, les entrées de modalités différentes peuvent être mappées dans un espace d’embedding partagé. Cela offre la possibilité de comparer une requête textuelle à des documents image, par exemple, en utilisant les fonctions de similarité familières aux développeurs de l’IA.
« Multimodal embedding models open doors to innovative applications like cross-modal search and visual document retrieval. »
Tom Aarsen, Hugging Face
Les chiffres sont parlants : par exemple,