Cohere Command R+とGPT4, Claude3, Gemini1.5の引用段落抽出精度を比較してみた - CreateField Blog
はじめに 先日、2024/4/4 CohereからCommand R+という新たなLLM(大規模言語モデル)が発表されました。 Cohereは、Transformerモデルを提唱した論文共同執筆者の人が立ち上げたカナダのAIベンチャー企業のようです。 https://ascii.jp/elem/000/004/192/4192907/ Command R+とは、最大で128Kトークンが処理が可能で、コストはGPT4Turboの3~5倍ほど安いモデルです(Claude3 Sonnetと同等)。 先日、以下の記事にてGPT, Claude3, Gemini別に審査官による特許引用文献段落の再現率の検証を行いました。 ChatGPT, Claude3, Gemini別に審査官による特許引用文献段落抽出の再現率を検証してみた - CreateField Blog Gemini 1.5 Pro AP
特許データで学習させたSpherical Text Embeddingの結果を眺める - CreateField Blog
はじめに これは、情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019 の 22日目の記事です。 かなり遅れてしまいましたが、Advent Calendar 2019の記事を書きます。 意味的に類似するドキュメントを検索するために活用される技術の１つとして、Word Embeddingがあります。 今回は、Word Embedding系の技術で最近提案されたSpherical Text Embedding - JoSE(Joint Spherical Embedding)を特許データで試してみます。 論文 https://arxiv.org/pdf/1911.01196.pdf スライド https://yumeng5.github.io/files/Spherical-Text-Embedding.pdf Spherical Text Embedding について Spher
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