이벤트
11월 05, 2024

참가자 모집: EMNLP 2024 임베딩, 리랭커 & 소형 LM을 활용한 검색 향상 BoF

EMNLP 2024 Miami에 참석하시나요? 더 나은 검색을 위한 임베딩, 리랭커, 소형 LM에 초점을 맞춘 Birds of a Feather 세션에 참여해 보세요.
Jina AI • 2 분 소요

2024년 11월 14일 오전 10:30부터 오후 12:00까지(마이애미 시간) EMNLP 2024 마이애미에서 임베딩, 리랭커, 더 나은 검색을 위한 소형 LM에 초점을 맞춘 Birds of a Feather (BoF) 세션에 참여하세요. 싱가포르 EMNLP 2023에서의 성공적인 임베딩 BoF에 이어, 이번 1.5시간의 대면 세션에서는 임베딩 모델, 리랭커 및 정보 검색 분야의 다양한 주제를 전문으로 하는 연구자들이 한자리에 모입니다. 이 세션은 발표와 패널 토론으로 구성되며, 검색 기반 모델의 최신 발전을 탐구하고, 전문가 청중과 함께 여러분의 연구를 공유하며, 2024년 검색 모델의 새로운 트렌드를 논의할 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다. EMNLP 현장 참가자는 누구나 참석할 수 있습니다.

tag행사 세부 정보

  • 날짜: 2024년 11월 14일 목요일
  • 시간: 오전 10:30 - 오후 12:00 (마이애미 시간)
  • 장소: Miami Lecture Hall
  • 형식: 대면

tag등록

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.

일반 참석 등록은 필수는 아니지만, 세션을 더 잘 조직하기 위해 Google 양식을 통한 등록을 강력히 권장합니다. 이 BoF 세션에서 발표(10분 슬롯)를 하거나 패널리스트로 참여하고 싶으신 분은 등록 양식에 표시해 주시기 바랍니다. 이는 임베딩과 검색 모델 분야의 전문가들과 함께 여러분의 연구를 공유할 수 있는 좋은 기회입니다.

tag관심 주제

  • 다중 모달, 다중 언어, 교차 언어 및 교차 모달 임베딩과 리랭커
  • 후기 상호작용 모델(예: ColBERT, ColPali)과 후기 청킹
  • 긴 컨텍스트 임베딩 모델
  • 임베딩과 리랭커 모델을 위한 instruction-tuning
  • LLM 기반 임베딩 모델
  • 문서 읽기를 위한 소형 언어 모델
  • 효율적이고 경량화된 임베딩 아키텍처, 어텐션 메커니즘과 최적화
  • 제로샷/퓨샷 검색 및 적응 방법
  • 검색기를 위한 대조 학습 접근법
  • Matryoshka Representation Learning, 임베딩 압축 및 양자화
  • 하이브리드 희소-밀집 검색 시스템
  • 검색 모델을 위한 도메인 적응
  • MTEB, 임베딩, 리랭커, RAG 평가 지표와 벤치마크
  • 코드와 구조화된 데이터를 위한 임베딩 모델
  • 프라이버시 보호 임베딩 기술
범주:
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