텍스트 임베딩 모델은 다양한 언어에서 문장 간 의미를 비교하거나 검색 시스템을 구축하는 데 유용하다.
이 글에서는 Hugging Face의 두 개의 인기 있는 임베딩 모델, intfloat/multilingual-e5-large와 intfloat/multilingual-e5-large-instruct의 차이점과 활용 방법을 비교해본다.
1. 공통점
두 모델은 모두 xlm-roberta-large를 기반으로 하며, 다국어 환경에서 텍스트 임베딩 작업을 수행하도록 설계되었다. 검색 쿼리와 패시지 간의 유사성을 평가하거나 문장의 의미적 표현을 벡터 공간에 매핑하는 데 효과적이다.
2. 모델 간 차이점
| 특징 | multilingual-e5-large | multilingual-e5-large-instruct |
|---|---|---|
| 학습 방식 | 대규모 텍스트 쌍 기반 약한 감독 학습으로 학습됨 | 작업 지시문을 포함한 지시 기반 학습으로 학습됨 |
| 입력 형식 | query: 또는 passage: 접두사 추가가 필요함 |
자연어 지시문 추가가 권장됨 |
| 유연성 | 고정된 형식에 적합함 | 다양한 작업 및 시나리오에 적합함 |
| 사용 용도 | 쿼리-패시지 유사성 평가나 단순 검색 시스템에 적합함 | 작업 지시 기반의 복잡한 임베딩 생성에 적합함 |
3. 예제
multilingual-e5-large 사용 예제
이 모델은 정해진 형식을 따르는 것이 중요하다. 텍스트 앞에 query: 또는 passage:를 추가하여 모델이 학습된 데이터 형식과 일치시켜야 한다.
query: 한국의 수도는 어디인가요?
passage: 서울은 한국의 수도입니다.- 결과: 쿼리와 패시지 간의 의미적 유사성을 계산해 높은 유사도를 반환한다.
multilingual-e5-large-instruct 사용 예제
이 모델은 작업 지시문을 활용한다. 입력에 자연어 지시문을 포함시키면 모델이 더욱 정확하게 작동한다.
"한국의 수도를 알려주세요."라는 질문에 답하기 위한 정보를 찾으세요.
서울은 한국의 수도입니다.- 결과: 지시문과 문서가 의미적으로 관련 있으면 높은 유사도를 반환한다.
4. 활용 시 주의점
- multilingual-e5-large는 단순한 쿼리-패시지 구조에 적합하며, 입력 형식을 반드시 맞춰야 성능이 최적화된다.
- multilingual-e5-large-instruct는 명령문을 포함한 다양한 작업에서 유연하게 사용할 수 있으나, 지시문이 포함되지 않으면 성능이 떨어질 수 있다.
5. 결론
두 모델은 각각 다른 용도와 학습 방식에 최적화되어 있다.
- 정형화된 검색 시스템을 구축하려면 multilingual-e5-large가 적합하다.
- 다양한 작업 지시문에 유연한 응답이 필요한 프로젝트라면 multilingual-e5-large-instruct를 사용하는 것이 좋다.
프로젝트에 맞는 모델을 선택해 텍스트 임베딩 작업을 효율적으로 수행해 보자.
참고 자료