Dynamic Minilmv2 L6 H384 Squad1.1 Int8 Static

🚀 QuaLA-MiniLM - モデル詳細

このモデルは、知識蒸留、長さ適応型トランスフォーマー（LAT）技術、および低ビット量子化を組み合わせたQuaLA-MiniLMという新しいアプローチの成果です。我々はDynamic-TinyBERTアプローチを拡張しています。このアプローチでは、与えられた計算予算で任意の推論シナリオに適応できる単一のモデルを訓練し、SQuAD1.1データセットで優れた精度と効率のトレードオフを達成します。著者らは、このアプローチを他の効率的な方法と比較し、精度損失が1%未満で最大x8.8倍の高速化を達成することを見出しまし。また、彼らはコードをGitHubで公開しています。この記事では、動的トランスフォーマーや他の知識蒸留アプローチなど、この分野の他の関連研究も議論されています。

✨ 主な機能

• 知識蒸留、LAT技術、低ビット量子化を組み合わせた新アプローチ。
• 与えられた計算予算で任意の推論シナリオに適応できる単一モデル。
• SQuAD1.1データセットで精度損失が1%未満で最大x8.8倍の高速化。

📦 インストール

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💻 使用例

基本的な使用法

import ...

コード例の詳細は近日公開予定です。

📚 ドキュメント

QuaLA-MiniLM訓練プロセス

特定の計算予算で最適な精度と効率のトレードオフを持つモデルを実行するには、進化的探索によって見つかった最適な設定に長さ構成を設定し、計算制約に合わせます。

モデル詳細

メトリクス（モデル性能）

SQuAD1.1評価データセットでの推論性能。すべての長さ適応型（LA）モデルについて、トークン削除なしでモデルを実行した場合と、精度制約を満たすために見つかった最適な長さ構成に従ってトークン削除構成でモデルを実行した場合の両方の性能を示します。

訓練と評価データ

倫理的考慮事項

注意事項と推奨事項

ユーザー（直接のユーザーと下流のユーザーの両方）は、このモデルのリスク、バイアス、および制限について認識すべきです。このモデルに関する追加の注意事項や推奨事項はありません。

BibTeXエントリと引用情報

🔧 技術詳細

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📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。