XLM RoBERTa Xtreme En
X
XLM RoBERTa Xtreme En
arize-aiによって開発
xlm - roberta - baseをベースにxtreme_enデータセットで微調整したタグ分類モデルで、多言語テキスト処理をサポートします。
ダウンロード数 5
リリース時間 : 6/30/2022
モデル概要
このモデルはタグ分類タスクに最適化されたXLM - RoBERTaモデルで、xtreme_enデータセットで高い正解率とF1値を達成しています。
モデル特徴
多言語サポート
XLM - RoBERTaアーキテクチャに基づき、多言語テキストを処理する能力を備えています。
高い正解率
xtreme_enデータセットで91.09%の正解率を達成しました。
最適化されたF1値
タグ分類タスクで0.7544のF1値を達成しました。
モデル能力
テキストタグ分類
多言語テキスト処理
固有表現認識
使用事例
自然言語処理
固有表現認識
テキスト内の人名、地名などのエンティティ情報を識別します。
正解率91.09%
テキスト分類
テキストにカテゴリタグを付けます。
F1値75.44%
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