607 Project Adversarial

DistilBERTはBERTの軽量蒸留バージョンで、パラメータ数が40％減少し、速度が60％向上し、95％以上の性能を維持しています。このモデルはSQuAD v1.1データセットで微調整された質問応答専用バージョンです。

DistilBERTはBERTの軽量蒸留バージョンで、パラメータ数が40％減少し、速度が60％向上し、GLUEベンチマークテストでBERTの95％以上の性能を維持します。このモデルは質問応答タスク用に微調整されています。

TAPASはBERTアーキテクチャに基づく表質問応答モデルで、ウィキペディアの表データで自己監督方式により事前学習され、表内容に対する自然言語質問応答をサポート

t5-baseに基づく質問生成モデルで、答えとコンテキストを入力すると、対応する質問を出力します。

BERT-base-casedに基づく質問と回答のペアの評価モデルで、質問と回答が意味的に関連しているかどうかを判断するために使用されます。

MITライセンスに基づく文書質問応答モデルで、主にテスト目的で使用されます。

DPR(密集パッセージ検索)はオープンドメイン質問応答研究のためのツールとモデルです。このモデルはBERTベースの質問エンコーダーで、Natural Questions(NQ)データセットでトレーニングされています。

MobileBERTはBERT_LARGEの軽量化バージョンで、SQuAD2.0データセットで微調整された質問応答システムモデルです。

TAPASはTransformerベースの表質問応答モデルで、ウィキペディアの表データで自己教師あり学習により事前学習され、WTQなどのデータセットでファインチューニングされています。

BERTベースの密集パラグラフ検索(DPR)の質問エンコーダーで、オープンドメイン質問応答研究に使用され、複数のQAデータセットで訓練されています。