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Deberta Base Combined Squad1 Aqa And Newsqa
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Deberta Base Combined Squad1 Aqa And Newsqa

stevemobsによって開発
DeBERTa-baseアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、SQuAD1、AQA、NewsQAデータセットで共同ファインチューニングされています
質問応答システム
Transformers
オープンソースライセンス:MIT#質問応答システムの最適化#複数データセットのファインチューニング#読解力強化
ダウンロード数 15
リリース時間 : 5/28/2022

モデル概要

このモデルはDeBERTa-baseアーキテクチャに基づく質問応答システムで、読解タスクに特化して最適化されており、与えられたテキストから回答を抽出できます。

モデル特徴

複数データセットの共同トレーニング
モデルはSQuAD1、AQA、NewsQAの3つの質問応答データセットで共同ファインチューニングされており、汎化能力が強化されています
DeBERTaアーキテクチャの利点
改良されたTransformerアーキテクチャを採用しており、より優れた位置エンコーディングと注意メカニズムを備えています
効率的なファインチューニング
わずか2エポックのトレーニングで良好な効果が得られ、トレーニング損失は0.6729から0.4631に低下しました

モデル能力

テキスト理解
回答抽出
文脈に基づく質問応答

使用事例

教育
読解支援
学生が文章から素早く質問の答えを見つけるのを支援します
情報検索
ドキュメント質問応答システム
長文ドキュメントから特定の質問に対する回答を抽出します
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