Bert Large Uncased Whole Word Masking Squad Int8 0001

🚀 OpenVINOモデル bert-large-uncased-whole-word-masking-squad-int8-0001

このモデルは、Whole-Word-Maskingを用いて小文字の英語テキストで事前学習され、SQuAD v1.1のトレーニングセットで微調整されたBERT-largeモデルです。このモデルは英語の質問応答を行います。入力は前提文とその前提文に対する質問の連結で、出力は前提文中の質問の答えの位置です。元の浮動小数点モデルの詳細については、BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingを参照してください。

このモデルは、NNCFを用いた量子化認識微調整により、INT8精度に量子化されています。

モデルのソース: Open Model Zoo

🚀 クイックスタート

このモデルは英語の質問応答タスクに使用できます。入力として前提文と質問を与えることで、前提文中の答えの位置を出力します。

✨ 主な機能

• 英語の質問応答タスクに特化した事前学習済みモデルです。
• Whole-Word-Maskingを用いた事前学習により、言語理解能力が向上しています。
• 量子化認識微調整によりINT8精度に量子化されており、推論速度が向上します。

📚 ドキュメント

元の浮動小数点モデルの詳細については、BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingを参照してください。量子化に関する詳細は、NNCFのドキュメントを参照してください。

📄 ライセンス

READMEに明示的なライセンス情報は記載されていません。モデルのソースであるOpen Model Zooのリポジトリでライセンス情報を確認してください。