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논문 리뷰: Beyond Single Representations: Multi-Model Embedding Fusion for Stable Text Classification

여러 LLM에서 뽑은 임베딩을 어느 층에서, 어떻게 합칠 것인가를 6개 데이터셋에 걸쳐 실증적으로 파헤치고, 다중 모델 융합이 층·풀링 선택의 민감도를 줄여 특히 저자원 환경에서 안정적인 텍스트 분류를 만든다는 것을 보인 연구.