オープンソース¶
II-Researchでは、再現可能な研究を支えるオープンソース実装、モデルチェックポイント、実験リソース、再利用可能なソフトウェアを公開しています。
オープンソースプロジェクト
EasyRAG
5つのRAG手法と、学習・評価・推論のための対話型ツールを提供する初心者向けフレームワークです。
- RAG
- Information Retrieval
- Interactive AI
ComGTIR
二重識別子とハイブリッド検索戦略を用いた生成型テキスト・画像検索の公式実装です。
- Generative Retrieval
- Text–Image Retrieval
- Multimodal AI
ARF-RAG
強化学習により、検索のタイミングと効果的な検索クエリ生成を学習する適応型RAGフレームワークです。
- RAG
- Reinforcement Learning
- Adaptive Retrieval
DrIG
二重役割識別子を用いた生成型ユニバーサル・マルチモーダル検索のコードとチェックポイントです。
- Multimodal Retrieval
- Generative Retrieval
- Dual-role Identifiers
MCKT
問題文の意味情報と学習系列を扱う、並列Mambaベースのコンテンツ認識型知識追跡モデルです。
- Knowledge Tracing
- Mamba
- Educational AI
MHTA
大規模言語モデルの時間的常識推論を改善する多次元階層型時間アラインメント手法です。
- Temporal Reasoning
- Commonsense
- Large Language Models
PT-Ranking
ランキング学習の研究と再現可能な実験を支援するPyTorchフレームワークです。
- Learning to Rank
- PyTorch
- Information Retrieval