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 # bert-base-japanese-v3-bpr-passage-aio
 
-「[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、質問応答のための文書検索モデルBPRのパッセージエンコーダです。
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+「[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。
 [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。
 
 ## 関連リンク
 
 * [GitHubリポジトリ](https://github.com/ghmagazine/llm-book)
-* [Colabノートブック](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter9/9-4-4-bpr-embedding.ipynb)
+* [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)
+* [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)
 * [データセット](https://huggingface.co/datasets/llm-book/aio-retriever)
 * [大規模言語モデル入門（Amazon.co.jp）](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/)
 * [大規模言語モデル入門（gihyo.jp）](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8)
 
 ## 使い方
 
-BPRのパッセージエンコーダの使い方については、書籍9.4.4節「BPRによるパッセージの埋め込みの計算」の本文および [Colabノートブック](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter9/9-4-4-bpr-embedding.ipynb) を参照してください。
+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。
 
 ## ライセンス