<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Dimensionality on CharmingGroot</title>
    <link>https://charminggroot.github.io/tags/dimensionality/</link>
    <description>Recent content in Dimensionality on CharmingGroot</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>ko-kr</language>
    <lastBuildDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://charminggroot.github.io/tags/dimensionality/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>087. Matryoshka Representation Learning — 가변 차원 임베딩</title>
      <link>https://charminggroot.github.io/posts/087-matryoshka/</link>
      <pubDate>Sun, 14 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://charminggroot.github.io/posts/087-matryoshka/</guid>
      <description>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.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
