超越“一刀切”：用于嵌入模型选择的多领域多任务框架
计算与语言
2024-09-02 v2 信息检索
摘要
本立场论文提出了一种系统的方法，旨在开发一个框架以帮助为自然语言处理（NLP）任务选择最有效的嵌入模型，从而应对专有和开源编码器模型激增所带来的挑战。
引用
@article{arxiv.2404.00458,
title = {Beyond One-Size-Fits-All: Multi-Domain, Multi-Task Framework for Embedding Model Selection},
author = {Vivek Khetan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00458},
year = {2024}
}
备注
It was an initial idea - we plan to work on a detailed version