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논문 리뷰: Diffusion vs. Autoregressive Language Models: A Text Embedding Perspective
디퓨전 언어 모델이 텍스트 임베딩에서 LLM보다 나은 이유를 실증적으로 밝힌 최초의 체계적 연구
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디퓨전 언어 모델이 텍스트 임베딩에서 LLM보다 나은 이유를 실증적으로 밝힌 최초의 체계적 연구
디코더 전용 LLM을 디퓨전 목적 함수로 계속 사전학습하여 양방향 어텐션을 갖춘 임베딩 모델로 변환하고, 다단계 대조 학습과 네이티브 INT8 양자화를 결합해 웹 스케일 검색에 최적화된 다국어 임베딩 모델 pplx-embed을 제안한다.