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AI研究者の星

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惑星主: ♣︎ 𝐜𝐥𝐨𝐯𝐞𝐫 ♧
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山本二十六

山本二十六

ん、視野にというか事前学習必要でめんどいGNNより軽量なアテンションの方がいいやんけ。
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山本二十六

山本二十六

あ、アテンションを使う方向も方向性も視野に。
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山本二十六

山本二十六

チャンク間の関係性をGNNとか高級な方法で推定するのが無理なら、グラフ推定用LLMに任せるとかもありかもしれない。
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山本二十六

山本二十六

そうなると、VDocRAGとColPaliの違いはなんだ?
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山本二十六

山本二十六

VDocRAGについて

対照学習 InfoNCE

文書画像の一部とテキストを共通空間に埋め込み 

これならレイアウト解析という陳腐な前処理はいらない

PDF、スライド、などはいけそうだが、テキストが多いWordなどの場合はどうする?問題設定絞る?→事業部のケースでは視覚的表現多めだから良いかも、だがAll caseでOKかは検証いる、事業部の要件満たさんとあかん


クエリにグラフ、表、図が含まれている場合はどうする?→それら全部画像に変換してしまってVLMで埋め込んじゃえばいいのでは?

なんとかチャンク間の関連性をグラフで入れられないか。。?対照学習後の後処理でもいい→ここ新規 共通空間上のグラフ探索の研究ないのか?GNN?Graph Transformer?

ViDoRe V3などでデカいデータセットで事前に自己教師あり学習→事業部データに汎化

これは新規な研究できるかもしれない 面白いぞ  研究らしくなってきた

だが流石に理論と実装の難易度が高い。1年でいけるか。。??
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コウ

コウ

チャッピー
「簡単な模倣学習のプログラムと、シミュレータでトレーニング結果を見れるプログラムを作ったよ!」

僕「ありがとう、ちゃんと動いたよ!で、どれくらいデータセットがあればこのモデルはうまく動くんだい?」

チャッピー「大体2000-10000セットくらいだよ!入力を画像にするとその10-100倍くらいいるよ!」

僕「」
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山本二十六

山本二十六

複数のRetrieverを使うか。なるほど。ユーザのクエリに応じてRouterが適切なRetrieverを選び、それが担当するデータベースを検索するというある程度エージェンティックな検索アルゴリズムもありだな。
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🏚館長~人外ノ館~

🏚館長~人外ノ館~

モデル作って自己言及ループに陥った時の俺を画像にしたら完全にこれだったwww
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山本二十六

山本二十六

エンコーダと検索の方法に過集中になっていたが、たしかにコンテキストをどう上手く作るか?という点も研究の視座として入れておいて良いかも。
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山本二十六

山本二十六

うすうす気づいてはいたが、画像のキャプショニングは安直過ぎるらしい。研究としての面白みもあまり無いな。。
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