bert-base-japanese-v3-bpr-question-aio
「大規模言語モデル入門」の第9章で紹介している文書検索モデルBPRの質問エンコーダです。 cl-tohoku/bert-base-japanese-v3 を 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
使い方
BPRの質問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。
Дообученный японский BERT-энкодер преобразует поисковые запросы в признаки для BPR-системы поиска документов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель разработана проектом llm-book и представляет собой энкодер запросов для BPR — модели поиска документов, описанной в главе 9 книги «Введение в большие языковые модели». Она построена дообучением cl-tohoku/bert-base-japanese-v3 на наборе данных llm-book/aio-retriever.
Это японская BERT-модель с 138,4 млн параметров и контекстом до 512 токенов. Она преобразует текстовые запросы в признаки для использования в поиске документов. Репозиторий содержит веса PyTorch и использует библиотеку Transformers.
Модель предназначена для компонента поиска документов, а не для генерации ответов. Доступна по лицензии Apache License 2.0.
Модель предназначена для японских запросов и компонента поиска документов; контекст ограничен 512 токенами. Для работы в поисковой системе требуется использовать её как энкодер запросов BPR.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
「大規模言語モデル入門」の第9章で紹介している文書検索モデルBPRの質問エンコーダです。 cl-tohoku/bert-base-japanese-v3 を 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。
BPRの質問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。
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…