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Monot5 Base Med Msmarco
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Monot5 Base Med Msmarco

castoriniによって開発
T5-baseアーキテクチャに基づく文書再ランキングモデルで、MS MARCOと医学分野のMedMARCOデータセットで順次微調整され、検索結果の関連性ランキングを最適化します。
大規模言語モデル#医学文書の再ランキング#T5の微調整最適化#情報検索の強化
ダウンロード数 153
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、2段階の微調整（一般分野+医学分野）により、異分野適応性を実現し、情報検索システムにおける文書ランキングの関連性向上を専門に行います。

モデル特徴

異分野適応性
一般分野(MS MARCO)と医学分野(MedMARCO)の2段階の微調整により、汎用性と専門分野での性能を兼ね備えます。
効率的な微調整
わずか1万ステップ（MS MARCO）と1千ステップ（MedMARCO）の微調整で、顕著な性能向上が得られます。
シーケンスツーシーケンスアーキテクチャの利点
T5のエンコーダ-デコーダ構造を利用して、クエリと文書の相互情報を同時に処理します。

モデル能力

文書関連性のスコアリング
検索結果の再ランキング
異分野の転移学習

使用事例

情報検索システム
検索エンジン結果の最適化
初期検索結果の関連性を再ランキングします。
上位k件の結果の正解率を向上させます。
医学文献検索
専門の医学データベースで検索結果のランキングを最適化します。
臨床関連文献のランキング位置を向上させます。
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