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Tinybert L 4 H 312 V2
モデル概要
TinyBERTは知識蒸留された軽量BERTモデルで、高い性能を維持しつつモデルパラメータと計算リソースの要件を削減することを目的としています。リソースが限られた環境に適しています。
モデル特徴
軽量設計
わずか4層のTransformer構造で、モデルパラメータと計算リソース要件を大幅に削減
知識蒸留技術
大規模BERTモデルの知識を蒸留することで、モデルサイズを圧縮しながら高い性能を維持
効率的な推論
標準BERTモデルと比較して推論速度が速く、リソースが限られた環境に適している
モデル能力
テキスト分類
テキスト類似度計算
固有表現認識
質問応答システム
使用事例
モバイルアプリケーション
モバイルデバイス上のテキスト分類
スマートフォンなどのリソースが限られたデバイスで効率的なテキスト分類を実現
標準BERTモデルと比較してメモリ使用量が少なく、応答速度が速い
エッジコンピューティング
エッジデバイス上の自然言語処理
エッジコンピューティングデバイスに軽量NLPモデルを展開
クラウド通信の必要性を減らし、プライバシー保護を向上
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
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
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