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language: ja
license: apache-2.0
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags: [sentence-transformers, medical, japanese, ruri, modernbert, embedding]
base_model: cl-nagoya/ruri-v3-70m
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# med-ruri-v3-70m-v2-from-ruri

日本語**医療ドメイン**の文埋め込みモデル (ruri-v3 / ModernBERT-Ja ベース)。**学習進行中の自動アップロード**です。

## 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**: `500`  /  **in-domain nDCG@10**: `0.3859` 
- 各 step は `step-500` 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
- **精度**: fp32 重み + **TF32 matmul**（ModernBERT は bf16 計算で grad nan 崩壊するため。TF32 で安定かつ高速）
- **NFKC 正規化**: PDF 由来の康熙部首などの tokenizer 汚染を除去
- **strip-year**: ヘッダの発行年【…（YYYY）…】を除去し、埋め込みを版非依存に
- **temporal hard-negative**: 旧版チャンクを hard-neg に（年号への過適合＝「学習分布に近い版」嗜好を抑制）, oversample ×10
- **loss**: MultipleNegativesRankingLoss (scale=50, temp=0.02), lr=1e-5
- **prefix (必須)**: query=`検索クエリ: ` / document=`検索文書: `（付けないと精度が大きく落ちる）

## 使い方
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
m = SentenceTransformer("genshiai-daichi/med-ruri-v3-70m-v2-from-ruri", revision="step-500")  # 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)
```

## 注意
- **serving 側も train と同じ前処理 (NFKC + strip-year) が必須**（train/serve skew 回避）。
- 学習中の中間 checkpoint です。最終版・各 step の nDCG@10 比較は `metrics_progress.json` を参照。