lockerai-reranking-bert

モデルの説明

このモデルは検索結果の再ランキングのためのBERTモデルです。

モデル詳細

• ベースモデル: modernbert
• 隠れ層の次元: 1024
• レイヤー数: 28
• アテンションヘッド数: 16
• 分類プーリング戦略: mean
• パラメータ数: 395,833,348

使用方法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

# トークナイザーとモデルをロード
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("lockerai/lockerai-reranking-bert")
model = AutoModel.from_pretrained("lockerai/lockerai-reranking-bert")

# 入力テキストのトークン化
inputs = tokenizer("検索クエリ", "検索結果アイテム", return_tensors="pt")

# 推論
outputs = model(**inputs)

引用

このモデルを使用する場合は、以下を引用してください:

@misc{lockerai_reranking_bert},
  author = {lockerai},
  title = {lockerai-reranking-bert},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/lockerai/lockerai-reranking-bert}}
}