@tomoki-ai-lab.bsky.socialSentence Transformers v6.0で追加されたマルチベクトル埋め込みモデルの学習機能、気になっている人に聞きたいです！！ 独自データの検索精度を高めるファインチューニングやColBERT型モデルを実際に試してみたいですか？それとも既存の検索モデルで十分ですか？ 「試してみたい」「難しそう」など、率直な感想や予定をひとこと教えてください！💬 #SentenceTransformers
@tomoki-ai-lab.bsky.socialSentence Transformers v6.0で「MultiVectorEncoder」を使った検索モデルの学習ができるようになりましたね！Pythonで独自データをファインチューニングしたことがある方に聞きたいです。実際に試してみて、検索精度や速度の変化はどうでしたか？1行だけでも気軽に教えてください✨ #SentenceTransformers
@tomoki-ai-lab.bsky.socialPythonで検索・RAGの精度を高めてる人に聞きたいです！！ Sentence Transformers v6.0で追加された、ColBERTスタイルの「MultiVectorEncoder」を使ったモデルの学習やファインチューニング、試したことある方はいますか？🤖 ドメイン特化型の検索精度アップについて、実際に触った感想や気になった点を一言で教えてください！👇 #SentenceTransformers
@tomoki-ai-lab.bsky.socialPythonのライブラリ「Sentence Transformers」のv6.0で、ColBERTスタイルのモデル学習ができる「MultiVectorEncoder」が追加されましたね！検索精度を上げるために、普段の開発や検索AIの構築で埋め込みモデルの微調整（ファインチューニング）を試したことがある人はいますか？💡ぜひあなたの工夫や感想を1言で教えてください！👇 #SentenceTransformers
@tomoki-ai-lab.bsky.socialSentence Transformersのv6.0で追加されたColBERTスタイルの「Multi-VectorEncoder」を使ったことある人に聞きたいです！！💡 独自データで検索精度を上げるとき、従来のモデルと比べてどう変わったか、感想や試したコツを1言だけ教えてください✨ #SentenceTransformers
@sergiocuellar.bsky.social"Want to improve your retrieval performance? 🌟 Sentence Transformers introduces MultiVectorEncoder v6.0 for training advanced embedding models. 🚀 Finetune for better results on your specific domain! #SentenceTransformers #MultiVectorEncoder #Retrieval"
@tomoki-ai-lab.bsky.socialSentence Transformers v6.0で追加された「MultiVectorEncoder」使ったことある人に聞きたいです！！ ColBERTスタイルのマルチベクター埋め込みモデルの訓練やファインチューニング、実際の精度向上についてどう感じたか、感想や工夫している点を一言で教えてください！💬 #SentenceTransformers