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Deberta V3 Base Mnli Fever Docnli Ling 2c

MoritzLaurerによって開発
8つのNLIデータセットを基に訓練されたDeBERTa-v3二値分類モデルで、テキストの含意判断に優れています。
ダウンロード数 234
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDeBERTa-v3アーキテクチャに基づく自然言語推論モデルで、二値分類NLIタスクに特化して訓練され、前提が仮説を含意しているかどうかを判断することができます。

モデル特徴

多データセット訓練
8つのNLIデータセット(長テキストのDocNLIを含む)の127万のサンプルを融合し、汎化能力を強化します。
改良された事前学習目標
DeBERTa-v3の強化事前学習方法を採用し、前代バージョンよりも性能が大幅に向上します。
長テキスト処理
DocNLIデータセットを通じて長距離推論能力を学習します。

モデル能力

零サンプルテキスト分類
自然言語推論
テキスト含意判断

使用事例

コンテンツ分析
映画レビューの感情分析
ユーザーのレビューが映画に対する肯定的な評価を含んでいるかどうかを判断します。
例では矛盾する感情を正確に識別しました(非含意確率87.3%)
情報検証
事実チェック
テキストの陳述が既知の事実と一致するかどうかを検証します。
Fever-NLIテストセットで89.7%の正解率を達成しました。
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