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カンファレンス (国内) モデルマージによるドメイン特化密検索モデルの統合と分析
佐々木 泰河 (兵庫県立大), 山本 岳洋 (兵庫県立大), 大島 裕明 (兵庫県立大), 藤田 澄男
第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第24回日本データベース学会年次大会） (DEIM 2026)
2026.2.28
本研究の目的は，複数のドメインに対して高い検索性能を発揮する単一の密検索モデルを構築することである．このようなモデルを構築する手法として，対象ドメインをすべて網羅する結合データセットを用いてモデルをファインチューニングする方法がある．しかし，この方法では新たなドメインが追加されるたびに大規模な結合データセット全体で再学習を行う必要があり，計算コストが高いという課題がある．この問題を解決するため，本研究ではモデルマージを活用した手法を提案する．モデルマージとは，複数のモデルを統合し，それぞれの能力を併せ持つ新たな単一モデルを構築する技術である．本研究では，ドメインごとに個別に学習したドメイン特化検索モデルをモデルマージにより統合し，単一の密検索モデルを構築する．この手法の有効性を検証するため，対象ドメイン数が段階的に増加するシナリオを設定し，パラメータサイズの異なる2 つの検索モデルに対して，3 種類のマージ手法を用いた実験を行った．実験の結果，マージするドメイン特化検索モデルの数を増やしていくことで，検索性能がベースモデルを上回るテストコレクションが段階的に増加していくことが確認された．
Paper :
モデルマージによるドメイン特化密検索モデルの統合と分析
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