向量範數

深度分析

對比式嵌入範數與語意特異性：理論分析與免費校準實驗

研究指出，對比式嵌入模型雖以尺度不變損失忽略向量長度，卻在訓練過程中自動編碼概念特異性與不確定性，提供可作為免費校準的範數訊號，實驗顯示在多項檢索任務上提升相似度評分。此外，作者以理論推導給出平衡範數的二次方程式，說明熱度與徑向漂移如何共同決定最終長度，並驗證在CLIP、MiniLM等主流模型上呈現高度相關。