Core Concepts
대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 텍스트 임베딩은 입력 텍스트의 핵심 토큰과 밀접하게 연관되어 있으며, 이는 LLM이 텍스트의 의미를 효과적으로 포착하고 있음을 시사한다.
Abstract
대규모 언어 모델의 텍스트 임베딩 분석: 핵심 토큰과의 연관성 연구
Nie, Z., Zhang, R., & Wu, Z. (2024). A Text is Worth Several Tokens: Text Embedding from LLMs Secretly Aligns Well with The Key Tokens. arXiv preprint arXiv:2406.17378v2.
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)에서 생성된 텍스트 임베딩이 입력 텍스트의 핵심 토큰과 어떻게 연관되는지 분석하고, 이러한 현상의 원인을 규명하는 것을 목표로 한다.