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Minilmv2 L6 H384 RoBERTa Large
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Minilmv2 L6 H384 RoBERTa Large

torbenalによって開発
MiniLM v2は、マイクロソフトがRoBERTa-Largeを基に知識蒸留を行って得た軽量型言語モデルで、高効率かつコンパクトな特徴を持っています。
大規模言語モデル
Transformers
#軽量型蒸留モデル#高圧縮率#汎用テキスト理解
ダウンロード数 15
リリース時間 : 3/15/2022

モデル概要

MiniLM v2は軽量型の言語モデルで、知識蒸留技術を通じてRoBERTa-Largeから知識を抽出し、様々な自然言語処理タスクに適しています。

モデル特徴

軽量高効率
知識蒸留技術により、モデルは高性能を維持しながらパラメータ数と計算コストを大幅に削減します。
多機能性
テキスト分類、質問応答、意味的類似度など、様々な自然言語処理タスクに適しています。
高性能
複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮し、元のRoBERTa-Largeモデルの性能に近づき、場合によっては超えます。

モデル能力

テキスト分類
質問応答システム
意味的類似度計算
テキスト埋め込み
文表現学習

使用事例

テキスト分類
感情分析
テキストの感情傾向（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を分析するために使用されます。
複数の感情分析データセットで優れた性能を発揮します。
質問応答システム
オープンドメイン質問応答
ユーザーが提出したオープンドメインの質問に回答するために使用されます。
SQuADなどの質問応答データセットで良好な性能を発揮します。
意味的類似度
文類似度計算
2つの文の意味的類似度を計算するために使用されます。
STS-Bなどの意味的類似度データセットで優れた性能を発揮します。
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