Gemma 3 4b Document Writer

🚀 GEMMA Document Rewriter for RAG Pipeline

GEMMA Document Rewriter for RAG Pipelineは、事前学習されたGoogle Gemma 3 4B言語モデルをベースに構築された最先端の文章書き換えモデルです。このモデルは、LoRA（Low-Rank Adaptation）技術を使用してファインチューニングされており、アダプターの重みはZySec-AI/gemma-3-4b-document-writer-loraから提供されています。このモデルの主な目的は、不要な情報、バイトスペース、冗長な内容を排除して文章を賢く書き換えることです。検索拡張生成（RAG）パイプラインに重要な情報を抽出し、強調し、適切な見出し付きのMarkdown形式でクリーンで構造化された文章を出力します。

✨ 主な機能

• 効率的な文章書き換え
  長い文章から本質的な内容を抽出し、余分な詳細や空白を取り除き、RAGシステムに最適な簡潔なバージョンを作成します。

• Markdown出力
  文章をMarkdown形式に再フォーマットし、自動的に見出しとサブ見出しを生成して、読みやすさとさらなる処理を向上させます。

• コスト効率と高速化
  比較的小規模な言語モデル（Gemma 3 4B）をベースに構築されているため、コスト効率の高いソリューションを提供し、本番環境のパイプラインに適した高速な推論速度を実現します。

• LoRAファインチューニング
  LoRAアダプター層を利用してベースモデルを効率的にファインチューニングし、大規模なモデルの再学習を必要とせずに文章書き換えタスクに迅速に適応できます。

• 最先端の性能
  最新のRAGパイプラインにシームレスに統合されるように設計されており、最も関連性の高い構造化された情報のみが保存され、強調されます。

想定される使用例

このモデルは、文章処理や自然言語理解の幅広いタスクに最適です。以下のようなタスクが含まれます。

• 文章の要約と書き換え
  長い文章や記事を簡略化し、再構築し、重要な情報を抽出して、整理されたMarkdown形式で提示します。

• RAGパイプラインのデータ前処理
  検索拡張生成システムの前処理ステップとして機能し、クリーンで凝縮された文章を提供して、検索品質と下流の性能を向上させます。

• コンテンツのクリーンアップと標準化
  余分な空白、関係のないバイト、冗長な表現などのノイズを取り除き、文章がさらなる処理の前に標準化された形式に準拠するようにします。

• コスト効率の高いデプロイ
  大規模でリソースを大量に消費するモデルのオーバーヘッドなしに文章書き換え機能を必要とする組織にとって、このソリューションは性能と効率のバランスを良く保っています。

🔧 技術詳細

モデルアーキテクチャ

このモデルは、高速推論用に設計されたトランスフォーマーベースの言語モデルであるGoogle Gemma 3 4Bアーキテクチャをベースに構築されています。このベースモデルの上に、LoRAアダプター層が適用されており、文章書き換えタスクに対してモデルを効率的に特化させています。アダプターメカニズムにより、モデルは少数のパラメータの更新だけでタスク固有の変更を学習できるため、ファインチューニングプロセスがメモリと計算面で効率的になります。

動作原理

1. 入力処理
   モデルは生のテキスト文字列として入力を受け取り、これは文章全体またはテキストの一部です。まず入力をトークン化し、バイトスペースや冗長な文などの余分な内容のある領域を特定します。
2. 情報抽出
   ファインチューニングされたアテンションメカニズムを使用して、目的の下流のRAGタスクにとって意味的に重要な内容を抽出します。コンテキストと関連性を評価して、どの情報を保持するかを決定します。
3. 内容の書き換えとフォーマット
   抽出された情報は、簡潔な形式に書き換えられます。モデルは出力をMarkdown形式に整理し、内容の構造と流れに基づいて適切な見出しとサブ見出しを自動的に追加します。
4. 出力生成
   最終的な出力は、重要な洞察を保持し、不要なノイズを取り除いたクリーンで構造化された文章で、RAGパイプラインや他の下流のアプリケーションで使用できます。

🚀 クイックスタート

使用例については、こちらのリンクをご参照ください。 https://colab.research.google.com/drive/11yIG9FFp3cU5G5iUXxHjJrXEXH-7zOYw?usp=sharing

📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。