논문 리뷰약 23분
논문 리뷰: Beyond instruction-conditioning, MoTE: Mixture of Task Experts for Multi-task Embedding Models
RAG, 검색, 추천, 분류 - 요즘 실무에서 쓰이는 머신러닝 파이프라인의 상당수가 텍스트를 밀집 벡터(dense embedding)로 바꾸는 임베딩 모델에 기대고 있다. 그런데 하나의 임베딩 모델이 이 모든 작업을 동시에 잘하기란 쉽지 않다. 문제의 뿌리는 작업마다 "가깝다"의 정의가 다르다는 데 있다.