Iryna Gurevych
Construire l'infrastructure d'encodeurs qui rend l'opération « trouver les phrases similaires à cette requête » rapide et fiable à travers les langues et les tâches.
Sentence-BERT (2019, avec Nils Reimers comme auteur principal depuis son UKP Lab) a rendu l'encodage dense de phrases utilisable en production — en soumettant un transformer à un réglage fin (fine-tuning) de sorte que deux phrases de sens similaire produisent des vecteurs proches, puis en empaquetant le résultat pour que n'importe quel développeur puisse l'utiliser sans réentraînement. L'effet en aval est que la bibliothèque sentence-transformers initiée par son groupe est devenue le socle de la plupart des systèmes modernes de recherche sémantique, y compris les couches de recherche des pipelines RAG qui intéressent ai100. Son programme de recherche plus large à UKP poursuit la même ligne : des composants NLP pratiques, réutilisables, souvent accompagnés d'une méthodologie d'évaluation explicite.