RT (Refine Thought)는 텍스트 임베딩 모델의 의미 추론 능력을 향상시키는 방법론입니다. 텍스트 임베딩 모델을 여러 번 순방향으로 실행하여 최종 의미 표현을 얻습니다. Qwen3-Embedding-8B와 같은 디코더 전용 텍스트 임베딩 모델의 사전 훈련 과정에서 학습된 의미 추론 능력을 더욱 활성화합니다. BRIGHT 및 PJBenchmark1의 의미 추론 작업에서 상당한 개선을 보이며, C-MTEB와 같은 일반적인 의미 이해 작업에서는 일관된 성능을 유지합니다. RT는 테스트 시간 추론 방법으로 볼 수 있습니다.
