aken12
@_aken12
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Joined February 2024
RT @_kuni88: 🚀 Thrilled to announce that our short paper “LLM-based Query Expansion Fails for Unfamiliar and Ambiguous Queries” has been ac….
arxiv.org
Query expansion (QE) enhances retrieval by incorporating relevant terms, with large language models (LLMs) offering an effective alternative to traditional rule-based and statistical methods....
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RT @hpp_ricecake: 日本語テキスト埋め込みモデル 𝗥𝘂𝗿𝗶 のv3を公開しました！.・ベースを日本語ModernBERTに.・系列長が8192へ.・分かち書き器不要.あたりが注目ポイント. JMTEBによる評価では非常に高い性能を達成し、特に310mモデルは平均….
huggingface.co
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RT @hotchpotch: 最近ちまちま作っていた、日本語SPLADE(スパース検索)モデルを公開しました🚀🚀🚀。検索性能は得手不得手があるとはいえ、JMTEBやJQaRA,JaCWIRでなかなかの性能かなと思ってます。また密ベクトルとは方向性が異なる検索順位になるのも単語….
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RT @hpp_ricecake: 日本語に特化した汎用埋め込みモデル 𝗥𝘂𝗿𝗶 を公開しました！.Ruriは.1. LLMを用いた合成データセット作成.2. 大規模な対照事前学習.3. 高品質なラベル付きデータによる学習.の3 stepにより、JMTEBベンチマークにおいて同….
huggingface.co
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RT @OfficialBHAJPN: 🇯🇵 ブライトン&ホーヴ・アルビオン・ジャパンツアー2024開催決定 ✈️. この夏にアルビオンが日本にやってきます！皆さん、東京で会いましょう 👋
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RT @bclavie: Just spotted this, really cool to see SPLADE for Japanese retrieval! Nice work @_aken12
huggingface.co
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RT @hotchpotch: 技術的な、日本語 Reranker のテクニカルレポートはこちら。Rerankerで使うCrossEncoderの学習自体は簡単なんですが、主にデータセット作ったりデータセット作ったりデータセット作ったりに時間がかかった感じですね。データセット作….
secon.dev
本記事は、日本語の reranker (CrossEncoder) モデルを作成における技術レポートである。reranker とは何か、といった内容は別記事 日本語最高性能のRerankerをリリース / そもそも Reranker とは? を参照のこと。なお今回作ったモデル一覧...
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