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Albert Xlarge V2 Finetuned Wnli
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Albert Xlarge V2 Finetuned Wnli

anirudh21によって開発
このモデルは、ALBERT-xlarge-v2をベースに、GLUEのWNLIタスクで微調整されたテキスト分類モデルです。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキスト分類#自然言語推論#ALBERT微調整
ダウンロード数 31
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルはALBERT-xlarge-v2アーキテクチャのバリエーションで、WNLI（Winograd Schema Challenge）タスクに特化して微調整され、テキストの含意問題を解決するために使用されます。

モデル特徴

効率的なパラメータ共有
ALBERTアーキテクチャに基づき、層間でパラメータを共有するメカニズムを採用し、モデルのパラメータ数を大幅に削減します。
WNLIタスク最適化
Winograd Schema Challengeタスクに特化して微調整されています。
軽量アーキテクチャ
元のBERTモデルと比較して、ALBERTアーキテクチャは性能を維持しながらパラメータ数を大幅に削減します。

モデル能力

テキスト分類
自然言語推論
テキスト含意判断

使用事例

自然言語処理
テキスト含意判断
ある文が別の文の意味を含んでいるかどうかを判断します。
WNLIテストセットで56.34%の正解率を達成しました。
意味的類似度分析
2つの文の間の意味的関係を分析します。
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