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Bart Squadv2

aware-aiによって開発
これは、问答タスクに対してSQuADv2データセットでファインチューニングされたbart-largeモデルで、BARTアーキテクチャに基づいており、自然言語理解と生成タスクに適しています。
ダウンロード数 96
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはBARTアーキテクチャに基づく问答モデルで、SQuADv2データセットに特化してファインチューニングされており、最大1024トークンのシーケンスを処理でき、问答タスクに適しています。

モデル特徴

長シーケンス処理能力
最大1024トークンのシーケンスを処理でき、長いドキュメント内容の処理に適しています。
マルチタスク適用性
BARTアーキテクチャに基づいており、自然言語生成(NLG)と自然言語理解(NLU)タスクの両方に適用できます。
高性能
SQuADでの性能はROBERTaと同等で、優れた问答能力を持っています。

モデル能力

问答システム
テキスト理解
テキスト生成

使用事例

问答システム
読解问答
与えられたテキスト内容に基づいて関連する質問に答えます。
テキストから正確に答えの断片を抽出できます。
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