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Roberta Base Squad V1

csarronによって開発
このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づき、SQuAD1.1データセットでファインチューニングされた質問応答システムで、与えられたコンテキストから質問の答えを抽出することができます。
ダウンロード数 95
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはHuggingFaceのRoBERTa基礎チェックポイントから始まり、SQuAD1.1データセットでファインチューニングされ、質問応答タスクに特化しています。

モデル特徴

高精度質問応答
SQuAD1.1検証セットでEM 83.0とF1 90.4の高いスコアを達成しました。
大文字小文字の区別
モデルは大文字小文字を区別することができます。例えば、englishとEnglishは異なる単語として扱われます。
効率的なトレーニング
2枚のGeForce GTX 1070グラフィックカードを使用して、トレーニングにかかる時間は約2時間のみです。

モデル能力

コンテキスト質問応答
テキスト理解
答えの抽出

使用事例

教育
読解支援
学生がテキストから質問の答えを素早く見つけるのを支援します。
学習効率と理解能力を向上させます。
情報検索
高速質問応答システム
ドキュメントベースの自動質問応答システムを構築します。
正確な答えの抽出サービスを提供します。
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