다국어 텍스트 임베딩 모델 비교: multilingual-e5-large vs multilingual-e5-large-instruct

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. 공통점두 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 차이점특징multilingual-e5-largemultilingual-e5-large-instruct학습 방식대규모 텍스..