Finetune Data Skills
F
Finetune Data Skills
dpasch01によって開発
bert-base-uncasedをベースに微調整されたデータスキルモデルで、特定のNLPタスクに適しています。
ダウンロード数 26
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルはbert-base-uncasedをベースに微調整されたバージョンで、主にデータスキルに関連する自然言語処理タスクを処理するために使用されます。
モデル特徴
BERT基礎アーキテクチャ
広く使用されているbert-base-uncasedモデルをベースにしており、良好な言語理解能力を持っています。
特定分野の微調整
データスキルに関連するタスクに対して特別に最適化されています。
軽量級
大型言語モデルと比較して、パラメータ規模が小さく、リソースが限られた環境に適しています。
モデル能力
テキスト分類
自然言語理解
テキスト特徴抽出
使用事例
データスキル評価
データスキル分類
データスキルに関連するテキスト内容を識別して分類します。
教育技術
学習内容分析
教育資料中のデータスキルに関連する内容を分析します。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98