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Qnli Distilroberta Base

cross-encoderによって開発
このモデルはdistilroberta-baseでトレーニングされたクロスエンコーダーで、特定の質問に与えられた段落が答えられるかどうかを判断するために使用され、GLUE QNLIデータセットでトレーニングされています。
ダウンロード数 1,526
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはDistilRoBERTa-baseに基づくクロスエンコーダーで、質問応答ペアのマッチングタスクに特化しており、与えられた段落が特定の質問に答えられるかどうかを判断します。

モデル特徴

効率的な質問応答マッチング
与えられた段落が特定の質問に答えられるかどうかを正確に判断できる
DistilRoBERTaベース
軽量で効率的なDistilRoBERTa-baseモデルアーキテクチャを使用
クロスエンコーダーアーキテクチャ
クロスエンコーダーデザインを採用し、質問と段落の関係を同時に処理できる

モデル能力

質問応答ペアマッチング
テキスト関連性判断
自然言語推論

使用事例

質問応答システム
自動質問応答検証
候補となる回答段落が質問に正しく答えられるかどうかを検証
0から1の間の関連性スコアを提供可能
情報検索
検索結果ランキング
検索エンジンが返す結果を関連性でランク付け
検索結果の関連性を向上
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