임베딩·벡터 검색Aditya Kusupati 외 (워싱턴대·Google)
Matryoshka Representation Learning 발표
Matryoshka Representation Learning 발표 — 하나의 임베딩을 잘라 써도 성능 유지. 동일 정확도에 최대 14배 작은 임베딩
왜 중요한가
임베딩 차원을 사후에 조절 가능하게 만든 기법
출처 — 1차 출처만 싣고, 직접 이동해 확인할 수 있어요
논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2205.131472026년 8월 24일에 더한 조각 · 그 주 보기
같은 주에 나온 조각05.27Diffusion-LM 발표논문05.27FlashAttention 발표논문05.24Large Language Models are Zero-Shot Reasoners 발표논문05.24Maieutic Prompting 발표논문