개요E5는 다양한 자연어 처리 태스크에서 고품질의 텍스트 임베딩을 제공하기 위해 설계된 범용 임베딩 모델 시리즈입니다. 검색(Retrieval), 분류(Classification), RAG(Retrieval-Augmented Generation) 등에 특화된 모델로, 텍스트 간 의미 유사도를 고정된 벡터 공간에서 계산할 수 있게 해 줍니다. E5는 명시적 프롬프트와 다태스크 학습 방식으로 높은 정확도와 확장성을 확보합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의프롬프트 기반 다태스크 학습을 통해 다양한 태스크에 적합한 텍스트 임베딩 생성 모델목적의미 기반 검색 및 NLP 응용을 위한 강력한 벡터 표현 제공필요성sparse 방법(BM25) 대비 의미 중심 검색 정확도 개선E5는 HuggingFace Trans..
