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Deberta V3 Base Mnli Fever Anli Ling Wanli Binary
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Deberta V3 Base Mnli Fever Anli Ling Wanli Binary

MoritzLaurerによって開発
このモデルは5つのNLIデータセットでトレーニングされたテキスト分類モデルで、主にゼロショット分類タスクに使用され、比較ベンチマークとして利用されます。
テキスト分類
Transformers
 英語オープンソースライセンス:MIT#NLIベンチマークモデル#ゼロショット分類#マルチタスクトレーニング
ダウンロード数 20
リリース時間 : 11/23/2023

モデル概要

このモデルはDeBERTa-v3-baseアーキテクチャに基づいており、5つのNLIデータセットでトレーニングされ、主にゼロショットテキスト分類タスクに使用されます。より包括的なモデルの比較ベンチマークとして作成されており、元のNLIタスクパラダイムを厳密に遵守するシナリオに適しています。

モデル特徴

NLIデータセットトレーニング
5つのNLIデータセット(MNLI, FEVER, ANLI, LING, WANLI)でトレーニングされており、自然言語推論タスクに焦点を当てています
ベンチマーク比較用途
より包括的なモデルの比較ベンチマークとして特別に作成され、ゼロショット分類性能の評価に使用されます
厳格なNLIパラダイム
元のNLIタスクパラダイムを厳密に遵守する必要があるアプリケーションシナリオに特に適しています

モデル能力

ゼロショットテキスト分類
自然言語推論
バイナリ分類

使用事例

テキスト分析
ゼロショット分類
特定のドメインのトレーニングデータなしで、未見のテキストを分類します
自然言語推論
2つの文間の論理的関係(含意、矛盾、中立)を判断します
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