T5 Xxl True Nli Mixture

🚀 T5-XXLベースの自然言語推論（NLI）モデル

このモデルは、T5-XXLをベースとした自然言語推論（NLI）モデルで、二値ラベル（'1' - 含意関係、'0' - 非含意関係）を予測します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、TRUE論文 (Honovich et al, 2022) で説明されているNLIモデルと同様に訓練されていますが、ANLIの代わりに以下のデータセットを使用しています。

• SNLI (Bowman et al., 2015)
• MNLI (Williams et al., 2018)
• Fever (Thorne et al., 2018)
• Scitail (Khot et al., 2018)
• PAWS (Zhang et al. 2019)
• VitaminC (Schuster et al., 2021)

モデルの入力形式は、"premise: PREMISE_TEXT hypothesis: HYPOTHESIS_TEXT" です。

📚 ドキュメント

もしこのモデルを研究論文で使用する場合は、TRUE論文（下記のBibTeXエントリを使用）と上記で述べたデータセットの論文を引用してください。

@inproceedings{honovich-etal-2022-true-evaluating,
    title = "{TRUE}: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation",
    author = "Honovich, Or  and
      Aharoni, Roee  and
      Herzig, Jonathan  and
      Taitelbaum, Hagai  and
      Kukliansy, Doron  and
      Cohen, Vered  and
      Scialom, Thomas  and
      Szpektor, Idan  and
      Hassidim, Avinatan  and
      Matias, Yossi",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies",
    month = jul,
    year = "2022",
    address = "Seattle, United States",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2022.naacl-main.287",
    doi = "10.18653/v1/2022.naacl-main.287",
    pages = "3905--3920",
}

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。