Тонка налаштування малих мовних моделей як ефективних маркувальників релевантності корпоративного пошуку
Автори: Yue Kang, Zhuoyi Huang, Benji Schussheim, Diana Licon, Dina Atia, Shixing Cao, Jacob Danovitch, Kunho Kim, Billy Norcilien, Jonah Karpman, Mahmound Sayed, Mike Taylor, Tao Sun, Pavel Metrikov, Vipul Agarwal, Chris Quirk, Ye-Yi Wang, Nick Craswell, Irene Shaffer, Tianwei Chen, Sulaiman Vesal, Soundar Srinivasan
Опубліковано: 2026-01-06
Переглянути на arXiv →Анотація
Ця стаття досліджує тонку налаштування малих мовних моделей для використання їх як ефективних маркувальників релевантності корпоративного пошуку. Підхід демонструє, як менші великі мовні моделі можуть бути оптимізовані для конкретних бізнес-додатків, що призводить до покращеної точності пошуку, зниження операційних витрат та демократизації доступу до передових можливостей ШІ для широкого кола компаній та сценаріїв використання.