Contrastive-learning

Published on
2026년 6월 30일
SOTA 텍스트 임베딩 모델 분석 — 검색과 RAG의 심장
ai-papers embedding retrieval rag contrastive-learning mteb matryoshka
텍스트 임베딩은 검색과 RAG 시스템의 심장입니다. 대조학습과 InfoNCE, 이중 인코더, 하드 네거티브, E5/BGE/GTE 계열, Matryoshka 표현학습, MTEB 벤치마크까지 최신 임베딩 모델의 원리와 실무 적용을 정리합니다.
Published on
2026년 6월 26일
멀티모달 AI 학습법 — 여러 감각을 하나의 모델로
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이미지·텍스트·오디오·비디오를 하나의 모델로 다루는 멀티모달 AI의 학습 원리를 정리합니다. 모달리티 정렬과 대조학습, 융합 방식, 공유 임베딩 공간, 사전학습과 파인튜닝, 데이터와 평가, 그리고 환각 같은 한계까지 학습 파이프라인을 코드와 함께 살펴봅니다.
Published on
2026년 3월 17일
자기지도 학습(Self-Supervised Learning) 완전 정복: SimCLR, MAE, DINO, CLIP
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자기지도 학습을 완전히 마스터하는 가이드. 대조 학습(SimCLR, MoCo), 마스크드 오토인코더(MAE, BEiT), DINO, CLIP까지 레이블 없이도 강력한 표현을 학습하는 방법을 실전 코드와 함께 배웁니다.

SOTA 텍스트 임베딩 모델 분석 — 검색과 RAG의 심장