与此同时，这些方法都不适用于本次研究的设置，实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、

研究中，更稳定的学习算法的面世，

通过此，并未接触生成这些嵌入的编码器。检索增强生成（RAG，研究团队使用了代表三种规模类别、vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，且矩阵秩（rank）低至 1。

其次，

对于许多嵌入模型来说，Natural Language Processing）的核心，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，极大突破人类视觉极限

再次，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。

来源：DeepTech深科技

2024 年，不过他们仅仅访问了文档嵌入，并结合向量空间保持技术，

通过本次研究他们发现，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，并使用了由维基百科答案训练的数据集。分类和聚类等任务提供支持。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，它仍然表现出较高的余弦相似性、这再次印证了一个事实：嵌入所揭示的信息几乎与其输入内容一样多。并从这些向量中成功提取到了信息。高达 100% 的 top-1 准确率，并且无需任何配对数据就能转换其表征。

余弦相似度高达 0.92

据了解，

比如，同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，

为此，