Add README.md

README.md

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+---
+license: apache-2.0
+datasets:
+- llm-book/aio-retriever
+language:
+- ja
+library_name: transformers
+pipeline_tag: feature-extraction
+---
+
+# 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9.4節で紹介している、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。
+
+[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)
+* [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)
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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9.9.4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。
+
+## ライセンス
+
+[Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)