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license: apache-2.0 |
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datasets: |
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- llm-book/aio-retriever |
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language: |
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- ja |
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library_name: transformers |
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pipeline_tag: feature-extraction |
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# bert-base-japanese-v3-bpr-passage-aio |
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「[大規模言語モデル入門](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333)」の第9章で紹介している文書検索モデルBPRのパッセージエンコーダです。 |
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[cl-tohoku/bert-base-japanese-v3](https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3) を [llm-book/aio-retriever](https://huggingface.co/datasets/llm-book/aio-retriever) でファインチューニングして構築されています。 |
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## 関連リンク |
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* [GitHubリポジトリ](https://github.com/ghmagazine/llm-book) |
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* [Colabノートブック（訓練）](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter9/9-4-3-bpr-training.ipynb) |
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* [Colabノートブック（推論）](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter9/9-4-4-bpr-embedding.ipynb) |
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* [データセット](https://huggingface.co/datasets/llm-book/aio-retriever) |
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* [大規模言語モデル入門（Amazon.co.jp）](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/) |
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* [大規模言語モデル入門（gihyo.jp）](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8) |
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## 使い方 |
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BPRのパッセージエンコーダの使い方については、書籍の第9章、および上記関連リンクのColabノートブックを参照してください。 |
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## ライセンス |
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[Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) |
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