Bart Base Few Shot K 16 Finetuned Squad Seed 2
facebook/bart-baseモデルをsquadデータセットで微調整したバージョンで、QAタスクに適しています。
ダウンロード数 13
リリース時間 : 9/29/2022
モデル概要
このモデルはBART-baseアーキテクチャをSQuAD QAデータセットで微調整したバージョンで、主に読解とQAタスクに使用されます。
モデル特徴
少数ショット学習
few-shot学習戦略(k=16)を使用して微調整
固定ランダムシード
トレーニング時に固定ランダムシード(seed=2)を使用して再現性を確保
QA最適化
SQuAD QAデータセットに特化して最適化
モデル能力
読解
質問応答
テキスト生成
使用事例
教育
自動回答システム
教育分野の自動QAシステム構築に使用
情報検索
ドキュメントQA
与えられたドキュメントから回答を抽出してユーザーの質問に回答
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