Qwen3-Embedding & Reranker 시리즈 완전 가이드
Alibaba에서 발표한 Qwen3-Embedding과 Qwen3-Reranker 시리즈가 다국어 텍스트 임베딩과 관련도 랭킹 분야에서 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 119개 언어를 지원하며 MMTEB, MTEB, MTEB-Code에서 최고 성능을 달성한 이 모델들을 자세히 살...
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최근 포스트
OpenThoughts3: 추론 모델의 새로운 SOTA 데이터 레시피
수학, 코딩, 과학 분야의 추론 능력에서 새로운 기준을 제시하는 OpenThoughts3이 공개되었습니다. OpenThinker3-7B 모델은 해당 규모에서 SOTA 오픈 데이터 추론 모델로, 강화학습 없이 순수 지도학습만으로 놀라운 성능을 달성했습니다.
vLLM Qwen3-Reranking 마스터 가이드: 대규모 문서 재랭킹 시스템 구축
vLLM 0.8.5와 Qwen3-Reranking 모델을 활용한 고성능 문서 재랭킹 시스템을 구축하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 쿼리-문서 쌍의 관련성을 확률적으로 판단하는 시스템부터 대규모 운영 환경까지 포괄적으로 다룹니다.
vLLM으로 Qwen3-Embedding 대규모 처리하기: 100만+ 데이터 실전 가이드
vLLM 0.8.5부터 지원되는 Qwen3-Embedding 모델을 활용하여 대규모 데이터 처리와 유사도 검색을 효율적으로 수행하는 방법을 상세히 알아보겠습니다. 100만 개 이상의 문서 처리를 위한 실전 예제와 최적화 방법을 포함합니다.
Qwen3-Embedding 파인튜닝 완전 가이드
이 포스트에서는 Qwen3-Embedding 모델을 사용자 정의 검색 및 추천 작업에 맞게 파인튜닝하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. DeepSpeed와 LoRA 기법을 활용한 효율적인 미세 조정 과정을 단계별로 설명드리겠습니다.