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Generative Agents의 기억 검색은 recency·importance·relevance 가중합이며 relevance만 쿼리 임베딩으로 매번 재계산된다
1,169자
llm-agent
embedding
retrieval
generative-agents
텍스트 임베딩으로 광역 후보를 좁히고 CLIP 이미지 유사도로 시각 정밀 탐색하는 2단계 검색 구조
819자
multimodal-search
clip
vlm-caption
hybrid-search
embedding
임베딩 크기를 어떻게 결정하고, 출력된 임베딩 사이즈는 차원수 X 데이터 타입 크기로 결정된다.
749자
ML
embedding
임베딩 모델의 Frozen vs Fine-tuning 전략
659자
ML
embedding
fine-tuning
transfer-learning