AIbase
JA
ホーム
Albert Base V2 Finetuned Rte
A

Albert Base V2 Finetuned Rte

anirudh21によって開発
このモデルは、ALBERTの基本バージョン（albert-base-v2）をGLUEデータセットのRTEタスクで微調整したテキスト分類モデルで、主にテキスト含意認識タスクに使用されます。
テキスト分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#テキスト含意認識#GLUE微調整#高い正解率
ダウンロード数 15
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 Recognition）の識別、つまり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するために専用に設計されています。

モデル特徴

効率的なパラメータ利用
ALBERTの層間パラメータ共有メカニズムを採用し、小さなモデルサイズを維持しながら良好な性能を実現します。
GLUEベンチマーク微調整
GLUEベンチマークテストのRTE（Recognizing Textual Entailment）タスクで専用に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、パラメータ規模が大幅に削減されており、リソースが限られた環境でのデプロイに適しています。

モデル能力

テキスト分類
テキスト含意認識
自然言語推論

使用事例

自然言語処理
質問応答システムの検証
システムが生成した回答が与えられたテキストによって支持されているかどうかを検証します。
75.8%の正解率を達成できます。
情報検索のフィルタリング
検索結果からクエリと一致しないドキュメントをフィルタリングします。
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