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 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요
논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/2205.131472026년 35주차에 더한 기록이에요 · 그 주 보기