논문 리뷰약 20분
논문 리뷰: Drift-Adapter — 벡터 데이터베이스에서 임베딩 모델을 거의 무중단으로 업그레이드하는 법
새 임베딩 모델의 쿼리를 기존 임베딩 공간으로 변환하는 경량 어댑터를 학습시켜, 전체 코퍼스를 다시 인코딩하지 않고도 95–99%의 검색 성능을 회복하는 실용적 방법론
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논문 리뷰약 15분
논문 리뷰: Alleviating Performance Degradation Caused by Out-of-Distribution Issues in Embedding-Based Retrieval
쿼리와 문서 임베딩 사이의 분포 불일치(OOD)가 ANN 검색 성능을 떨어뜨린다는 사실을 정량적으로 밝히고, 학습 시점에 간단한 ℓ₂ 정규화를 추가해 이 문제를 완화하는 방법을 제안한다.