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RAG・検索
Matryoshka Representation Learningとは？1つの埋め込みを用途ごとに縮めて使える多粒度表現学習の仕組みと使い道
Matryoshka Representation Learningは、1本の埋め込みベクトルの先頭側に重要情報を詰め込み、短い次元でも長い次元でも使えるようにする学習手法です。なぜ固定長埋め込みが非効率なのか、どうやって多粒度表現を作るのか、検索やRAGでどう活かせるのかを解説します。
参照論文：Matryoshka Representation Learning