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Bert Finetuned Squad

spasisによって開発
SQuADデータセットでBERT-base-casedモデルをファインチューニングした質問応答モデル
ダウンロード数 16
リリース時間 : 5/22/2022

モデル概要

このモデルは質問応答タスクに最適化されたBERTのバリアントで、与えられたテキストから回答を抽出するのに優れています。

モデル特徴

SQuADデータセットのファインチューニング
スタンフォード質問応答データセット(SQuAD)で特別に最適化され、正確な回答抽出能力を備えています
BERTアーキテクチャの利点
強力なBERT-base-casedアーキテクチャをベースに、双方向Transformerの文脈理解能力を持っています
効率的なトレーニング
混合精度トレーニング(AMP)とAdamオプティマイザを使用し、トレーニング効率が高い

モデル能力

読解
回答抽出
文脈理解

使用事例

教育
自動回答システム
教材から学生が素早く問題の答えを見つけるのを支援します
カスタマーサービス
FAQ自動応答
ナレッジベースのドキュメントから正確な回答を抽出し、顧客の質問に答えます
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