Convocatoria de Participantes: EMNLP 2024 BoF sobre Embeddings, Rerankers y LMs Pequeños para Mejorar la Búsqueda

Únase a nosotros el 14 de noviembre de 2024, de 10:30 AM a 12:00 PM (hora de Miami) para una sesión Birds of a Feather (BoF) enfocada en embeddings, rerankers y LMs pequeños para mejorar la búsqueda en EMNLP 2024 en Miami. Siguiendo el éxito de nuestro BoF de Embeddings en EMNLP 2023 en Singapur, esta sesión presencial de 1.5 horas reunirá a investigadores especializados en modelos de embeddings, rerankers y varios temas de recuperación de información. La sesión incluirá presentaciones y un panel de discusión, ofreciendo una excelente oportunidad para explorar los avances recientes en modelos base de búsqueda, compartir su trabajo con una audiencia especializada y discutir las tendencias emergentes en modelos de búsqueda en 2024. Todos los participantes presenciales de EMNLP son bienvenidos.

tagDetalles del Evento

• Fecha: Jueves, 14 de noviembre de 2024
• Hora: 10:30 AM - 12:00 PM (hora de Miami)
• Ubicación: Miami Lecture Hall
• Formato: Presencial

tagEnlaces del Calendario

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tagRegistro

EMNLP 2024/BoF: Embeddings, Reranker, Small LMs for Better Search

What: A BoF (Birds of a Feather) in-person session on Embeddings, Reranker and Search LMs, co-organized by EMNLP PC and Jina AI. When & Where: Date: Thursday, November 14, 2024 Time: 10:30 AM - 12:00 PM (Miami Time) Location: Miami Lecture Hall Highlights: multimodal embeddings, long context embeddings, multi- and bilingual embeddings, embeddings for low-resource languages, applications of embeddings, and the interplay between embeddings and prompts. Participation: The session is open to everyone; you can simply walk in to participate. If you're interested in contributing to this BoF, we welcome you to fill in the details below.

Google Docs

Si bien el registro general de asistencia no es obligatorio, recomendamos encarecidamente a los participantes registrarse a través de nuestro formulario de Google para ayudarnos a organizar mejor la sesión. Si desea presentar su trabajo (espacio de 10 minutos) o participar como panelista en esta sesión BoF, por favor indíquelo en el formulario de registro. Esta es una excelente oportunidad para compartir su investigación con expertos en el campo de embeddings y modelos de búsqueda.

tagTemas de Interés

• Embeddings y rerankers multimodales, multilingües, cross-lingüísticos y cross-modales
• Modelos de interacción tardía (por ejemplo, ColBERT, ColPali) y fragmentación tardía
• Modelos de embedding para contextos largos
• Instruction-tuning para modelos de embedding y reranker
• Modelos de embedding basados en LLM
• Modelos de lenguaje pequeños para lectura de documentos
• Arquitecturas de embedding eficientes y ligeras, mecanismos de atención y optimización
• Métodos de recuperación y adaptación zero/few-shot
• Enfoques de aprendizaje contrastivo para retrievers
• Matryoshka Representation Learning, compresión y cuantización de embeddings
• Sistemas de recuperación híbridos sparse-dense
• Adaptación de dominio para modelos de búsqueda
• MTEB, métricas de evaluación y benchmarks para Embeddings, Rerankers y RAG
• Modelos de embedding para código y datos estructurados
• Técnicas de embedding que preservan la privacidad