안녕하세요 HyunsooLee님,
만약, 권장하는 방법 보다 더 좋은 퍼포먼스의 Embedding Vector를 얻을 수 있는 방법이 있다면 해당 방법으로 진행하여도 문제는 없습니다.
감사합니다.

@두산 
최종결과는 말씀주신 모델이 측정하지만, 동일 모델을 개선하거나, 이보다 더 나은 적합한 모델을 찾을 수도 있을 겁니다.
예를 들어 최종 임베딩 결과에서 전체 값을 0.1올리거나 낮추는 방법으로 LB를 높일 수 있겠죠.

근데 이게 쉽지는 않을 겁니다. 
1. 개인적인 실험으로는 다른 임베딩 모델을 사용했을 때 CV와 LB갭이 심하게 납니다.
2. 본인의 제출 횟수를 며칠 동안 더 나은 모델을 찾기 위해서 소비해야합니다.