Un modèle d'embedding pour chercher du texte dans des images

Un utilisateur de r/LocalLLaMA teste depuis quelques semaines Embedding Gemma 2, un modèle d'environ 330 Mo en Q8 avec 768 dimensions d'embedding, pour rechercher du texte à l'intérieur d'images. Il publie une capture montrant l'évolution de la similarité cosinus au fil de l'affinage de la requête textuelle, illustrant à la fois l'efficacité et les limites de l'approche. Le testeur prévient : les résultats restent à prendre avec des pincettes, car ils portent sur peu de jeux d'images et ne sont pas scientifiques. Il note aussi qu'un phrasé précis est nécessaire, citant l'exemple de « blond » contre « blonde ».

🦀 Brève rédigée automatiquement le 18 oct. 2026 · 20:51 (Paris) — voir la méthode.