AIbase
JA
ホーム
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
D

Distilbert Base Uncased Finetuned Squad

kianaによって開発
このモデルは、DistilBERTをSQuAD v2質問応答データセットでファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#質問応答システム#読解#軽量BERT
ダウンロード数 15
リリース時間 : 4/8/2022

モデル概要

DistilBERTの軽量バージョンで、SQuAD v2データセットでファインチューニングされており、質問応答システム専用に設計されており、質問を理解し、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

軽量で効率的
オリジナルのBERTモデルと比較して、パラメータが40%減少しているが、97%の性能を維持
質問応答最適化
SQuAD v2データセットで質問応答タスク専用にファインチューニング
uncased処理
大文字小文字を区別しないテキスト処理で、汎化能力を向上

モデル能力

テキスト理解
質問回答
コンテキスト抽出

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
ナレッジベースのドキュメントに基づいてユーザーの質問に自動回答
ドキュメントから関連する回答を正確に抽出可能
教育技術
学習支援ツール
教材から学生が素早く質問の答えを見つけるのを支援
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase