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11月 05, 2024

EMNLPボーディング募集:より良い検索のための Embeddings、Reranker、Small LMs に関する 2024年 Birds of a Feather セッション

EMNLP 2024 マイアミに参加予定ですか?embeddings、rerankers、および検索性能を向上させる小規模な LMs に焦点を当てた Birds of a Feather セッションにぜひご参加ください。
Jina AI
Jina AI • 2 読む時間

2024 年 11 月 14 日 10:30 AM から 12:00 PM(マイアミ時間)に、マイアミで開催される EMNLP 2024 で、エンベディング、リランカー、および検索性能向上のための小規模 LM に焦点を当てた Birds of a Feather(BoF)セッションにご参加ください。シンガポールでの EMNLP 2023 におけるエンベディング BoF の成功に続き、この 1.5 時間の対面セッションでは、エンベディングモデル、リランカー、および情報検索に関する様々なトピックを専門とする研究者が一堂に会します。このセッションでは、プレゼンテーションとパネルディスカッションを行い、検索基盤モデルの最新の進展を探求し、専門家の聴衆と研究成果を共有し、2024 年の検索モデルの新たなトレンドについて議論する絶好の機会となります。EMNLP の現地参加者は誰でも参加できます。

tagイベント詳細

  • 日時:2024 年 11 月 14 日(木)
  • 時間:10:30 AM - 12:00 PM(マイアミ時間)
  • 場所:マイアミ講堂
  • 形式:対面

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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

一般参加の登録は必須ではありませんが、セッションをより良く運営するために Google フォームでの登録をお願いしています。このBoFセッションでプレゼンテーション(10分枠)を行いたい方やパネリストとして参加希望の方は、登録フォームにその旨をご記入ください。これは、エンベディングや検索モデルの分野の専門家と研究成果を共有する絶好の機会です。

tag主なトピック

  • マルチモーダル、多言語、クロス言語、クロスモーダルのエンベディングとリランカー
  • 後期相互作用モデル(ColBERT、ColPali など)と後期チャンキング
  • 長文コンテキストのエンベディングモデル
  • エンベディングとリランカーモデルのインストラクションチューニング
  • LLM ベースのエンベディングモデル
  • 文書読み取りのための小規模言語モデル
  • 効率的で軽量なエンベディングアーキテクチャ、アテンション機構と最適化
  • ゼロショット/フューショット検索と適応手法
  • 検索のための対照学習アプローチ
  • Matryoshka Representation Learning、エンベディングの圧縮と量子化
  • スパース-デンスハイブリッド検索システム
  • 検索モデルのドメイン適応
  • MTEB、エンベディング、リランカー、RAG の評価指標とベンチマーク
  • コードと構造化データのためのエンベディングモデル
  • プライバシーを保護するエンベディング技術
カテゴリー:
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