genshiai-daichi
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med-ruri-v3-70m-v2-from-ruri

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sentence-transformers

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@@ -14,8 +14,8 @@ base_model: cl-nagoya/ruri-v3-70m
 ## このモデルの位置づけ
 **新規学習**: 素の `cl-nagoya/ruri-v3-70m`（汎用）から医療データで v2 レシピ学習（医療知識ゼロから付与）
-- **現在の step**: `4000`  /  **in-domain nDCG@10**: `0.4708`
-- 各 step は `step-4000` のように **revision ブランチ**で固定取得可。`main` は常に最新。
 - step ごとの指標推移: [`metrics_progress.json`](./metrics_progress.json)
 ## v2 学習レシピ
@@ -29,7 +29,7 @@ base_model: cl-nagoya/ruri-v3-70m
 ## 使い方
 ```python
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
-m = SentenceTransformer("genshiai-daichi/med-ruri-v3-70m-v2-from-ruri", revision="step-4000")  # main で最新も可
 q = m.encode(["検索クエリ: 心不全の標準治療は"], normalize_embeddings=True)
 d = m.encode(["検索文書: 【…】 …本文…"], normalize_embeddings=True)
 ```

 ## このモデルの位置づけ
 **新規学習**: 素の `cl-nagoya/ruri-v3-70m`（汎用）から医療データで v2 レシピ学習（医療知識ゼロから付与）
+- **現在の step**: `4500`  /  **in-domain nDCG@10**: `0.4773`
+- 各 step は `step-4500` のように **revision ブランチ**で固定取得可。`main` は常に最新。
 - step ごとの指標推移: [`metrics_progress.json`](./metrics_progress.json)
 ## v2 学習レシピ
 ## 使い方
 ```python
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
+m = SentenceTransformer("genshiai-daichi/med-ruri-v3-70m-v2-from-ruri", revision="step-4500")  # main で最新も可
 q = m.encode(["検索クエリ: 心不全の標準治療は"], normalize_embeddings=True)
 d = m.encode(["検索文書: 【…】 …本文…"], normalize_embeddings=True)
 ```