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Spanbert Large Finetuned Tacred
SpanBERTはFacebook Researchが開発した事前学習済み言語モデルで、TACREDデータセットでファインチューニングされ、関係抽出タスクに特化しています。
ダウンロード数 26
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
SpanBERTは改良されたBERTモデルで、テキストスパンの表現と予測を通じて事前学習効果を向上させ、特に関係抽出などテキストスパンの理解を必要とするタスクに適しています。
モデル特徴
改良された事前学習方法
単一のトークンではなくテキストスパンを表現・予測することで、モデルのテキストスパン理解能力を向上
高性能な関係抽出
TACREDデータセットで70.8 F1値を達成、標準BERTモデルを上回る性能
マルチタスク適応
関係抽出以外にも、SQuADや共参照解決タスクでも優れた性能を発揮
モデル能力
関係抽出
テキスト理解
質問応答システム
共参照解決
使用事例
情報抽出
知識ベース構築
非構造化テキストからエンティティ間の関係を抽出
TACREDデータセットで70.8 F1値を達成
質問応答システム
読解問題
テキスト段落に基づく質問に回答
SQuAD 2.0で88.7 F1値を達成
Safetensors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