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Squeezebert Mnli
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Squeezebert Mnli

typeformによって開発
SqueezeBERTはBERTの軽量版で、アーキテクチャを最適化することで計算リソースの需要を削減しつつ、高い自然言語理解性能を維持しています。
大規模言語モデル
Transformers
 英語#軽量BERT#自然言語推論#ゼロショット分類
ダウンロード数 37
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

SqueezeBERTは効率的なBERTの変種で、リソースが限られた環境向けに設計されており、自然言語推論タスクに適しています。

モデル特徴

軽量で効率的
アーキテクチャを最適化することで計算リソースの需要を削減し、リソースが限られた環境に適しています。
高性能
自然言語推論タスクにおいて高い精度を維持しています。
多タイプ自然言語推論
多様な自然言語推論タスクをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適用可能です。

モデル能力

自然言語推論
ゼロショット分類

使用事例

自然言語処理
テキスト分類
追加のトレーニングデータなしでテキストをゼロショット分類します。
multi_nliデータセットで良好なパフォーマンスを示します。
自然言語推論
2つのテキスト間の論理的関係（含意、矛盾、中立など）を判断します。
multi_nliデータセットで高い精度を達成しています。
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