このチュートリアルでは、研究レベルの数学のための完全な NLP パイプラインについて説明します。 ResearchMath-14k データセットを使用して、TF-IDF で分野固有のキーワードを抽出し、文の埋め込みを生成し、問題を視覚化します。
新しいモデルは、機能と価格パフォーマンスの最前線をリセットします。チームは、ローンチによって 1 ドルあたりの可能性が変わるたびに、何を構築するかを再評価します。
概要は情報提供のみを目的としてまとめられています。全文についてはソース リンクを参照してください。デモのエントリは一例です。