087. Matryoshka Representation Learning — 가변 차원 임베딩
MRL(Matryoshka Representation Learning, 2022)은 하나의 임베딩 모델이 다양한 차원에서 모두 좋은 성능을 내도록 학습하는 방법이다. 큰 임베딩 벡터의 앞부분만 잘라내도 성능이 유지된다. 저장/속도와 정확도 사이를 동적으로 조절할 수 있다.
MRL(Matryoshka Representation Learning, 2022)은 하나의 임베딩 모델이 다양한 차원에서 모두 좋은 성능을 내도록 학습하는 방법이다. 큰 임베딩 벡터의 앞부분만 잘라내도 성능이 유지된다. 저장/속도와 정확도 사이를 동적으로 조절할 수 있다.