Sparse Embedding 모델 학습 가이드

Sentence Transformers 라이브러리를 사용하여 Sparse Embedding 모델을 학습하고 파인튜닝하는 상세 가이드를 제공한다. Sparse Embedding 모델은 Hybrid Search나 Retrieve and Rerank 시나리오에서 저비용으로 높은 성능을 발휘하는 것이 특징이다.

학습을 위한 핵심 구성 요소인 다음 항목들에 대해 실질적인 예시와 함께 설명한다:

• 모델: Splade, Inference-free Splade, CSR 등
• 데이터셋: Hugging Face Hub 데이터 및 로컬 데이터(CSV, JSON, Parquet 등) 활용법
• 학습 구성: 손실 함수(Loss Function), 학습 인자(Training Arguments), 평가기(Evaluator), 트레이너(Trainer) 클래스
• 기타: 벡터 데이터베이스(Vector Database) 통합 및 실무 학습 팁

또한, Hugging Face Hub에서 제공하는 다양한 사전 학습된 Sparse Encoder 모델과 SPLADE 모델 컬렉션을 활용하는 방법도 함께 다룬다.