Core Concepts
메타 태스크 프롬프팅은 대형 언어 모델로부터 고품질 문장 임베딩을 생성하는 새로운 방법을 소개합니다.
Abstract
새로운 방법 MetaEOL은 모델 세밀 조정이나 특정 작업에 대한 훈련 없이 대형 언어 모델로부터 문장 임베딩을 생성합니다.
MetaEOL은 메타 태스크 프롬프팅을 활용하여 다양한 관점에서 문장 표현을 캡처하여 다양하고 포괄적인 문장 임베딩을 제공합니다.
실험 결과, 다양한 메타 태스크에서 유도된 임베딩을 평균화하는 것이 일반적인 목적의 임베딩을 생성하며, STS 데이터셋 및 전이 학습 작업에서 우수한 성능을 보입니다.
Stats
메타 태스크에서 유도된 임베딩을 평균화하면 경쟁력 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
다양한 메타 태스크를 통합하면 STS 작업에서 일관된 향상을 보입니다.
마지막 레이어가 항상 STS 작업에 가장 효과적이지는 않습니다.
Quotes
"메타 태스크 프롬프팅은 다양한 관점에서 문장 표현을 캡처하여 포괄적인 문장 임베딩을 형성합니다."
"다양한 메타 태스크에서 유도된 임베딩을 평균화하면 일반적인 목적의 임베딩을 생성하며, STS 데이터셋 및 전이 학습 작업에서 우수한 성능을 보입니다."