마트료시카 표현 학습

임베딩 벡터의 앞부분 차원만으로도 전체의 의미를 충분히 대변할 수 있도록 학습하는 기법이다. 이를 통해 품질 손실을 최소화하면서 벡터 차원을 유연하게 축소하여 저장 공간과 검색 속도를 최적화할 수 있다.

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