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Mobilebert Finetuned Ner
M

Mobilebert Finetuned Ner

mrm8488によって開発
MobileBERTは、モバイルデバイス向けに最適化された軽量なBERTの変種で、効率的な推論速度と小さなモデルサイズを特徴とします。
シーケンスラベリング
Transformers
 複数言語対応オープンソースライセンス:MIT#軽量BERT#モバイル最適化#固有表現認識
ダウンロード数 115
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

MobileBERTはBERTアーキテクチャに基づく軽量モデルで、知識蒸留と構造最適化により、高い性能を維持しながらモデルサイズを大幅に削減し、リソースが限られたデバイスでの実行に適しています。

モデル特徴

軽量設計
知識蒸留と構造最適化により、モデルサイズを大幅に削減し、モバイルデバイスへの展開に適しています。
効率的な推論
高い性能を維持しながら、より高速な推論が可能です。
知識蒸留
大規模なBERTモデルから知識を蒸留することで、小型モデルの性能を向上させています。

モデル能力

固有表現認識（NER）
テキスト分類
自然言語理解

使用事例

モバイルアプリケーション
モバイルデバイスでのリアルタイムテキスト分析
モバイルデバイス上で固有表現認識やテキスト分類をリアルタイムで実行します。
効率的で低遅延のテキスト処理が可能です。
エッジコンピューティング
エッジデバイスでのNLPタスク
リソースが限られたエッジデバイス上でNLPモデルを展開します。
クラウドコンピューティングへの依存を減らし、プライバシー保護を向上させます。
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