Albert Xlarge Finetuned
ALBERTアーキテクチャのxlargeバージョンv2モデルで、SQuAD V2データセットでファインチューニングされ、質問応答タスク用に設計
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リリース時間 : 4/28/2022
モデル概要
このモデルはALBERT-xlarge-v2のファインチューニング版で、質問応答タスクに最適化されており、段落に答えが含まれるかどうかを判断し、関連するテキストスニペットを抽出可能
モデル特徴
効率的なパラメータ共有
ALBERTアーキテクチャは層間パラメータ共有によりモデルパラメータ数を大幅に削減
質問応答タスク最適化
SQuAD V2データセットでファインチューニングされ、無回答の場合も処理可能
高性能
SQuAD V2開発セットで87.46のF1スコアを達成
モデル能力
テキスト理解
質問応答システム
無回答検出
テキストスニペット抽出
使用事例
インテリジェントカスタマーサポート
自動質問応答システム
ユーザーの質問に自動回答可能なカスタマーサポートシステム構築に利用
高精度な回答抽出能力
教育技術
学習支援ツール
教材から素早く問題の答えを見つける学生支援
84.42%の正確なマッチング率
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