model selection for a given target task can be costly, as it may entail
extensive annotation of the quality of outputs of different models. We
introduce diffuse, an efficient method to make an informed decision b
通过引入 GISTEmbed，在对比训练中通过导向模型增强批内负例选择，从而显著减少数据质量问题引入的噪声，并改善模型微调，从而提供了对规模较小模型的显著改进的框架，借助资源密集型的大型模型的能力，GISTEmbed 有可能革新高效且规模较小模型的创建方法，使得先进的 AI 技术更加可用和具有可承担性，从而在不同领域大大扩展了最先进的 AI 解决方案的影响和可及性。