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Albert Large V2 Finetuned Rte
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Albert Large V2 Finetuned Rte

anirudh21によって開発
このモデルは、ALBERT-large-v2をベースにGLUE RTEタスクで微調整されたテキスト分類モデルで、テキストの含意関係を識別するために使用されます。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキスト推論#軽量ALBERT#GLUE微調整
ダウンロード数 22
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

これは微調整されたALBERTモデルで、テキスト含意関係（Textual Entailment）タスクを専門に行い、前提テキストが仮説テキストを含意しているかどうかを判断します。

モデル特徴

ALBERTアーキテクチャに基づく
ALBERT-large-v2アーキテクチャを採用し、パラメータ共有などの最適化機能を備えています。
GLUE RTEタスクの微調整
GLUEデータセットのテキスト含意識別タスクに特化して最適化されています。
軽量モデル
元のBERTモデルと比較して、ALBERTアーキテクチャはより軽量で効率的です。

モデル能力

テキスト分類
テキスト含意識別
自然言語理解

使用事例

自然言語処理
テキスト含意判断
与えられた前提テキストが仮説テキストを含意しているかどうかを判断します。
GLUE RTEタスクで54.87%の正解率を達成しました。
質問応答システムのサポート
質問応答システムが与えられたテキストに回答が含まれているかどうかを判断するのを支援します。
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