[논문리뷰] Teaching Nemotron Greek: Mining a Corpus, Adapting Retrieval, and Grounding Generation for Modern Greek across Specialist Domains본 연구는 Modern Greek이 주요 multilingual retrieval 벤치마크 및 Nemotron 모델의 지원 언어에서 제외되어, 전문 도메인에서의 RAG 성능이 검증되지 않는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Modern Greek#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Dense Retrieval#BM25#Nemotron#Cross-Encoder#HERA2026년 8월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LAMAR: An Open Language-Aware Multilingual Alignment Reranker본 논문은 기존의 다국어 Reranker들이 Semantic Relevance만을 주로 고려하여 학습되어, 쿼리 언어와 일치하는 문서(same-language documents)를 일관되게 우선순위로 두지 못하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Multilingual Reranker#Language Coherence#Semantic Relevance#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Cross-Encoder#Knowledge Distillation#Preference Alignment2026년 7월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] jina-reranker-v3: Last but Not Late Interaction for Document Reranking본 논문은 문서 리랭킹에서 효율성과 효과성 사이의 근본적인 트레이드오프를 해결하고자 합니다.#Review#Document Reranking#Last but Not Late Interaction#Multilingual#Transformer Architecture#Cross-Encoder#InfoNCE Loss#Contextual Embedding#Qwen32025년 10월 1일댓글 수 로딩 중