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Mdeberta V3 Base Mnli Xnli

MoritzLaurerによって開発
100言語をサポートする多言語自然言語推論モデルで、ゼロショット分類タスクに適しています。
ダウンロード数 604.03k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはmDeBERTa-v3-baseアーキテクチャに基づいており、XNLIとMNLIデータセットで微調整されており、多言語のゼロショット分類と自然言語推論タスクを処理できます。

モデル特徴

多言語サポート
100言語のゼロショット分類と自然言語推論をサポートします。
高性能
XNLIテストセットで平均精度が80.8%に達し、現在最も性能の高い多言語基礎規模のTransformerモデルの1つです。
ゼロショット分類能力
特定のタスクの訓練データがなくても分類タスクを実行できます。
言語間移行
特定の言語の訓練データを受け取っていない言語でNLIタスクを実行できます。

モデル能力

多言語テキスト分類
自然言語推論
ゼロショット学習
言語間移行

使用事例

テキスト分類
ニュース分類
ニューステキストを事前定義されたカテゴリ(政治、経済、エンターテイメントなど)に分類します。
コンテンツ審査
多言語コンテンツ分類
多言語のユーザー生成コンテンツを分類して審査します。
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