contriever facebook
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- transformers
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태그
- 텍스트 임베딩
- 벡터 검색
- NLP
- 딥러닝
- transformers
- RAG
요약
Contriever는 대조 학습을 이용해 별도의 지도 데이터 없이 훈련된 비지도 밀집 정보 검색(dense retrieval)용 텍스트 임베딩 모델입니다. 문장 임베딩을 생성해 문서 검색과 유사도 계산에 활용할 수 있으며, mean pooling으로 임베딩을 추출합니다. 검색 시스템, 질의응답 리트리버, RAG 파이프라인의 벡터화 단계에 적합합니다.
README
이 모델은 [Towards Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning](https://arxiv.org/abs/2112.09118)에 설명된 접근 방식을 따라 감독 없이 훈련되었습니다. 관련 GitHub 저장소는 https://github.com/facebookresearch/contriever에서 확인할 수 있습니다. ## 사용법 (HuggingFace Transformers) HuggingFace transformers에서 직접 사용 가능한 모델을 사…