Bert Large Uncased Whole Word Masking Squad2 With Ner Conll2003 With Neg With Repeat
B
Bert Large Uncased Whole Word Masking Squad2 With Ner Conll2003 With Neg With Repeat
andi611によって開発
BERT-largeアーキテクチャに基づくモデルで、SQuAD 2.0とCoNLL-2003データセットで微調整され、问答と命名エンティティ認識タスクをサポートします。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは、squad_v2とconll2003データセットで微調整されたBERT-largeバージョンで、主に问答システムと命名エンティティ認識タスクに使用されます。
モデル特徴
マルチタスク能力
问答システムと命名エンティティ認識の2つのNLPタスクを同時にサポートします。
全単語マスキング訓練
全単語マスキング技術を用いて事前学習を行い、モデルの理解能力を向上させます。
大型モデルアーキテクチャ
BERT-largeアーキテクチャに基づいており、より強力な表現能力を持ちます。
モデル能力
问答システム
命名エンティティ認識
テキスト理解
コンテキスト分析
使用事例
情報抽出
ドキュメント问答システム
ドキュメントから質問の正確な答えを抽出します。
SQuAD 2.0データセットで良好な性能を示します。
テキスト分析
エンティティ認識
テキスト中の人名、地名、組織名などのエンティティを認識します。
CoNLL-2003データセットで良好な性能を示します。
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

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

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