AIbase
JA
ホーム
Reasonbert RoBERTa
R

Reasonbert RoBERTa

Anonymousによって開発
RoBERTaアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、質問応答などのタスクに対して最適化され、より強力な推論能力を備えています。
大規模言語モデル
Transformers
#質問応答推論の最適化#テキスト理解の強化#RoBERTaアーキテクチャ
ダウンロード数 13
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、テキスト理解と推論能力の向上に特化しており、質問応答、テキスト分類などの自然言語処理タスクに適しています。

モデル特徴

強力な推論能力
事前学習の最適化により、モデルは質問応答などの推論が必要なタスクで優れた性能を発揮します。
RoBERTaアーキテクチャに基づく
RoBERTa-baseアーキテクチャを採用し、効率的なテキスト処理能力を備えています。
複数のNLPタスクに適用可能
質問応答、テキスト分類、自然言語理解などの複数のタスクに使用できます。

モデル能力

テキスト理解
質問応答
テキスト分類
自然言語推論

使用事例

質問応答システム
オープンドメイン質問応答
オープンドメインの自然言語の質問に回答するために使用されます。
複数の質問応答ベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
テキスト分類
感情分析
テキストの感情傾向（肯定的、否定的、中立的）を分析するために使用されます。
標準的な感情分析データセットで高い正解率を達成します。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase