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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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  ## 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](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)
22
  * [大規模言語モデル入門(Amazon.co.jp)](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/)
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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  # 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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18
  * [GitHubリポジトリ](https://github.com/ghmagazine/llm-book)
19
+ * [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)
20
+ * [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)
21
  * [データセット](https://huggingface.co/datasets/llm-book/aio-retriever)
22
  * [大規模言語モデル入門(Amazon.co.jp)](https://www.amazon.co.jp/dp/4297136333/)
23
  * [大規模言語モデル入門(gihyo.jp)](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13633-8)
24
 
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  ## 使い方
26
 
27
+ 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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