#Text Embeddings

3개의 포스트

[논문리뷰] LLM2Vec-Gen: Generative Embeddings from Large Language Models

기존 입력 중심의 텍스트 임베딩 방식은 다양한 입력이 유사한 출력으로 매핑되어야 하는 '입력-출력 격차' 문제와 LLM의 안전성 및 추론 능력 전이의 한계를 가집니다.

#Review #Large Language Models #Text Embeddings #Generative AI #Self-Supervised Learning #Knowledge Distillation #Semantic Search #Retrieval-Augmented Generation

2026년 3월 11일

[논문리뷰] EmbeddingGemma: Powerful and Lightweight Text Representations

이 연구의 주요 목표는 강력하면서도 경량화된 오픈 소스 텍스트 임베딩 모델인 EmbeddingGemma 를 개발하는 것입니다.

#Review #Text Embeddings #Lightweight Models #Encoder-Decoder #Knowledge Distillation #Model Souping #Quantization #Multilingual #Gemma

2025년 9월 25일

[논문리뷰] SAEdit: Token-level control for continuous image editing via Sparse AutoEncoder

이 논문은 대규모 텍스트-투-이미지 확산 모델의 이미지 편집 시 미세하고 연속적인 제어 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

#Review #Image Editing #Diffusion Models #Sparse Autoencoder (SAE)#Text-to-Image #Disentangled Control #Continuous Control #Token-level Manipulation #Text Embeddings

2025년 10월 7일