대조적 사전학습
대조적 사전학습은 긍정 쌍과 부정 쌍을 이용해 임베딩 공간에서 유사도 구조를 학습하는 방법이다. 입력 쌍을 샘플링하고, 양성 쌍의 임베딩을 가깝게, 음성 쌍은 멀게 만들도록 손실을 최적화하여 표현을 분리한다. 검색용 임베딩 품질을 높여 파인튜닝 시 재현성과 상관관계가 개선되는 것이 핵심적 중요성이다.