検索精度向上のためのフルプロセス・ソリューション
Search-R1はトリプル精度の最適化メカニズムを提供する：
- リフォーマー内蔵::
- E5埋め込みモデルに基づく検索結果の再ランク付け
- はデフォルトで有効になっています。
scripts/download.pyモデルの更新
- ハイブリッド検索戦略::
- Google/Bing/Braveなどの複数のAPIへの同時呼び出し。
- ある
retriever_server.py重み付けパラメータの設定
- 報酬モデルの最適化::
- 修正
reward_model.styleフィールドの選択基準 - ルールベースと学習モードの両方をサポート。
- 修正
高度なチューニングのヒント：
- カスタムデータの追加
ability: fact-reasoningフィールド 事実推理の強化 - 利用する
build_index.shローカル・インデックスを再構築し、リコール率を高める - 分析済み
Full experiment log 1のアキュラシーカーブ調整パラメータを設定します。
効果測定：NQデータセットにおいて、検索精度が68%から82%に向上した。
この答えは記事から得たものである。Search-R1: 検索と推論のための大規模モデルを学習する強化学習について
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