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Distilbert Base Uncased Mnli
DistilBERTの軽量版で、多ジャンル自然言語推論（MNLI）タスク専用に設計されており、BERTアーキテクチャを基にしているがパラメータ数が少なく効率的です。
ダウンロード数 1,215
リリース時間 : 5/2/2023
モデル概要
このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づく軽量自然言語処理モデルで、多ジャンル自然言語推論（MNLI）タスクに最適化されており、ゼロショット分類シナリオに適しています。
モデル特徴
軽量で効率的
オリジナルのBERTモデルと比較して、パラメータを40%削減しながら97%の性能を維持
ゼロショット分類
微調整なしでテキスト分類タスクに直接適用可能
ONNX互換
ONNX形式の重みを提供し、ウェブ展開を最適化
モデル能力
テキスト分類
自然言語推論
ゼロショット学習
使用事例
テキスト分析
感情分析
訓練なしでテキストをポジティブ/ネガティブに分類
トピック分類
カスタムラベルに基づいてドキュメントを自動分類
カスタマーサポート
チケット分類
顧客の問い合わせを事前定義されたカテゴリに自動分類
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