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何を解決するか

Raxは、検索クエリなどのコンテキストに基づいて、ドキュメントやおすすめアイテムなどのアイテムリストの相対的な順序を最適化することを目的とした学習ランキング（LTR）問題向けに設計されたライブラリです。標準的な分類や回帰とは異なる、ランキング固有の目的を扱うための必要なツールを提供します。

仕組み

JAX上で構築されたRaxは、ランキング損失およびメトリクスの純粋関数型実装のセットを提供します。NDCGやMRRなどのメトリクスを計算したり、softmax損失やペアワイズロジスティック損失などのランキング損失を適用したりできます。また、approx_t12n などの専用変換も含まれており、非微分可能なランキングメトリクスを微分可能な損失に変換し、JAXでの勾配ベースの最適化を可能にします。

対象ユーザー

検索エンジン、レコメンデーションシステム、質問応答、対話システムなど、結果の順序が重要な分野で作業している開発者や研究者に適しています。

特徴

• JAXネイティブ: JAXの変換と完全に互換性があり、純粋関数型です。
• ランキング専用ツール: softmax_loss などの損失や ndcg_metric などのメトリクスの即時実装を提供。
• 微分可能なメトリクス: 非微分可能なメトリクスを微分可能な損失に変換できる機能。
• 幅広い応用: 検索やレコメンデーションを含む、さまざまなLTRアプリケーションをサポート。