Bert Finetuned Squad
bert-base-casedをファインチューニングした質問応答モデルで、SQuADデータセットで最適化されています
ダウンロード数 13
リリース時間 : 11/18/2022
モデル概要
このモデルはBERTアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、質問応答タスクに特化してファインチューニングされており、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。
モデル特徴
BERTファインチューニング
bert-base-casedアーキテクチャを基にファインチューニングを行い、質問応答タスクの性能を最適化しました
質問応答最適化
SQuAD質問応答データセットに特化して最適化されています
転移学習
事前学習済みBERTモデルの強力な言語理解能力を活用しています
モデル能力
テキスト理解
質問応答抽出
文脈分析
使用事例
教育
自動質問応答システム
教育分野の自動質問応答システムの構築に使用され、学生が迅速に知識を取得できるように支援します
カスタマーサービス
インテリジェントカスタマーサポート
顧客の質問に回答できるインテリジェントカスタマーサポートシステムの構築に使用されます
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