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Distilbert Word2vec 256k MLM 250k
D
Distilbert Word2vec 256k MLM 250k
vocab-transformersによって開発
このモデルはword2vec単語埋め込みとDistilBERTアーキテクチャを組み合わせており、自然言語処理タスクに適しています。単語埋め込み層は大規模コーパスで訓練され凍結された状態を保持し、モデルはマスク言語モデリングによってファインチューニングされます。
ダウンロード数 21
リリース時間 : 4/7/2022
モデル概要
word2vec単語埋め込みを組み合わせた軽量なBERTバリアントで、効率的なテキスト表現と言語理解タスクに適しています。
モデル特徴
効率的な単語埋め込み
100GBの大規模コーパスで訓練されたword2vec単語埋め込み行列を採用し、256kの語彙を含みます
軽量アーキテクチャ
DistilBERTに基づく軽量設計で、性能を維持しながら計算リソース要件を削減
凍結された単語埋め込み
MLM訓練プロセス中に単語埋め込み層パラメータを凍結し、上位構造の学習に集中
モデル能力
テキスト表現学習
言語モデルのファインチューニング
文脈理解
使用事例
自然言語処理
テキスト分類
文書分類、感情分析などのタスクに使用可能
情報検索
検索関連性ランキングとクエリ理解の改善
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