당신의 임베딩 모델은 생각보다 더 똑똑하다

SMART는 표준 단일 벡터 임베딩 모델의 고정된 hidden state를 재활용해 멀티모달 검색 성능을 높이는 late-interaction 방식을 제안한다.

전체 multi-vector 모델을 다시 학습하지 않고도, 필요하면 가벼운 post-training만으로 성능을 추가로 끌어올릴 수 있다.

이 방식은 MMEB-V2와 Visual Document retrieval 같은 벤치마크에서 SOTA 수준의 결과를 달성했다.

핵심 장점은 계산 비용을 낮추면서 정확도를 높여, 고급 검색을 더 실용적으로 만든다는 점이다.