
# 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。
[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（訓練）](https://colab.research.google.com/github/ghmagazine/llm-book/blob/main/chapter9/9-4-3-bpr-training.ipynb)
* [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)
* [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)

## 使い方

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。

## ライセンス

[Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)

{"language": ["ja"], "license": "apache-2.0", "library_name": "transformers", "datasets": ["llm-book/aio-retriever"], "pipeline_tag": "feature-extraction"}
transformers pytorch bert feature-extraction ja dataset:llm-book/aio-retriever license:apache-2.0 endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #bert #feature-extraction #ja #dataset-llm-book/aio-retriever #license-apache-2.0 #endpoints_compatible #region-us 


# bert-base-japanese-v3-bpr-passage-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のパッセージエンコーダです。
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

* GitHubリポジトリ
* Colabノートブック（訓練）
* Colabノートブック（推論）
* データセット
* 大規模言語モデル入門（URL）
* 大規模言語モデル入門（URL）

## 使い方

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。

## ライセンス

Apache License 2.0

# bert-base-japanese-v3-bpr-passage-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のパッセージエンコーダです。
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

* GitHubリポジトリ
* Colabノートブック（訓練）
* Colabノートブック（推論）
* データセット
* 大規模言語モデル入門（URL）
* 大規模言語モデル入門（URL） ## 使い方

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。 ## ライセンス

Apache License 2.0
TAGS
#transformers #pytorch #bert #feature-extraction #ja #dataset-llm-book/aio-retriever #license-apache-2.0 #endpoints_compatible #region-us 
 # bert-base-japanese-v3-bpr-passage-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のパッセージエンコーダです。
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

* GitHubリポジトリ
* Colabノートブック（訓練）
* Colabノートブック（推論）
* データセット
* 大規模言語モデル入門（URL）
* 大規模言語モデル入門（URL） ## 使い方

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。 ## ライセンス

Apache License 2.0