P

PEG

TownsWuによって開発
PEGは段階的学習によってロバストなテキスト検索を実現するモデルで、負例の難易度レベルに基づいて損失の重みを調整します。
ダウンロード数 36
リリース時間 : 4/25/2025

モデル概要

PEGモデル(段階的学習によるテキスト埋め込み)は、負例の難易度レベルに基づき、超大規模バッチで損失に寄与するサンプルの重みを段階的に調整します。幅広い分野のテキスト検索タスクに適しています。

モデル特徴

段階的学習
負例の難易度レベルに基づいて損失の重みを段階的に調整し、モデルの性能を向上させます。
大規模訓練データ
1.1億件以上の多分野にわたるデータセットを使用して訓練されています。
ロバストなテキスト検索
一般知識、金融、旅行、医療など様々な分野で優れた性能を発揮します。

モデル能力

テキスト埋め込み生成
文類似性計算
テキスト検索
質問応答システムサポート

使用事例

医療分野
医療QA検索
医療QAシステムにおける関連質問検索に使用
CMedQAv1およびCMedQAv2データセットで優れた性能を発揮
汎用検索
汎用テキスト検索
様々な分野のテキスト検索タスクに適用可能
複数の検索タスクで良好な性能を発揮
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