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CHANGED
@@ -10,21 +10,21 @@ 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
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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
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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
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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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22 |
* [大規模言語モデル入門(Amazon.co.jp)](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/)
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23 |
* [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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