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@@ -10,7 +10,7 @@ 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)
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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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@@ -24,7 +24,7 @@ pipeline_tag: feature-extraction
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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.
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## ライセンス
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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、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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[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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## 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9.4.4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。
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## ライセンス
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