이 논문은 SetCSE라는 혁신적인 정보 검색 프레임워크를 소개한다. SetCSE는 집합을 활용하여 복잡한 의미를 표현하고, 문장 임베딩 모델의 대조 학습을 통해 이를 효과적으로 구분할 수 있게 한다. 또한 SetCSE 교집합, 차집합, 연산 시리즈 등의 다양한 연산을 제공하여 복잡한 문장 검색 작업을 지원한다.
논문에서는 SetCSE가 인간 언어 표현의 관행을 따르며, 기반 문장 임베딩 모델의 식별 능력을 크게 향상시킨다는 것을 보여준다. 또한 기존 검색 방법으로는 달성할 수 없었던 복잡하고 복잡한 프롬프트를 포함하는 다양한 정보 검색 작업을 가능하게 한다.
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