본 레포트는 최근 자연어 처리(NLP)와 정보 검색(IR) 분야에서 핵심적인 역할을 하는 Text Embedding 모델의 발전 흐름을 다룹니다.특히 약지도 학습(Weakly-Supervised Learning), 다단계 대조 학습(Multi-stage Contrastive Learning), 하이브리드 검색(Hybrid Retrieval), 그리고 효율적인 표현 학습(Representation Learning) 기술을 중심으로 최신 모델들의 아키텍처와 방법론을 분석했습니다.1. Embedding 모델의 역할과 중요성Embedding 모델은 텍스트 데이터를 저차원의 잠재 공간(Latent Space)으로 인코딩하여 의미론적(Semantic) 유사성을 계산할 수 있게 하는 DNN 애플리케이션의 핵심 형태입..
