[논문리뷰] Query-focused and Memory-aware Reranker for Long Context Processing본 논문은 임베딩 모델의 '기하학적 병목'으로 인한 복잡한 쿼리-문서 상호작용 인코딩의 한계를 해결하고, 기존 LLM 기반 리랭커의 글로벌 뷰 손실(포인트와이즈) 또는 미세 조정된 점수 및 Likert-scale 감독의 제약(리스트와이즈)을 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reranking#Large Language Models#Long Context#Attention Heads#Retrieval Augmented Generation (RAG)#Listwise Reranking#Query-focused Retrieval#Memory-aware2026년 2월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniME-V2: MLLM-as-a-Judge for Universal Multimodal Embedding Learning기존 multimodal 임베딩 모델의 한계인 hard negative 샘플의 다양성 부족 과 의미적 미묘한 차이 포착 능력 부족 을 해결하여, discriminative ability 를 향상시키는 보편적인 multimodal 임베딩 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Embeddings#MLLM-as-a-Judge#Hard Negative Mining#Semantic Alignment#Representation Learning#Reranking#Contrastive Learning2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중
[Open WebUI] 리랭킹 모델의 pad_token_id 미설정 시 배치 처리 실패 수정pad_token_id가 없는 리랭킹 모델에서 배치 크기 1 초과 시 발생하는 오류를 eos_token_id 폴백으로 해결한 수정 분석.#Open WebUI#Python#Bug Fix#Reranking#Transformers2025년 10월 7일댓글 수 로딩 중