AIbase
JA
ホーム
Bert Base Msmarco
B

Bert Base Msmarco

Capreolusによって開発
BERT-Baseアーキテクチャに基づき、MS MARCO段落分類タスクで微調整されたバージョンで、文書再ランキングタスクに適しています。
大規模言語モデル#MSMARCO段落分類#BERT-Base微調#文書再ランキング
ダウンロード数 64
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは、BERT-Baseアーキテクチャに基づき、MS MARCO段落分類タスクで微調整されたバージョンで、主に文書再ランキングタスクに使用され、ForSequenceClassificationモデルとして利用できます。

モデル特徴

MS MARCO微調整
MS MARCO段落分類タスクで専門的に微調整され、文書再ランキングの性能が最適化されています。
BERT-Baseアーキテクチャ
成熟したBERT-Baseアーキテクチャに基づき、12層のTransformer構造と768次元の隠れ層を持っています。
文書再ランキングの最適化
文書再ランキングタスクに特に適しており、BERT-MaxPやPARADEなどの手法の初期化モデルとして使用できます。

モデル能力

テキスト分類
文書再ランキング
段落表現の抽出

使用事例

情報検索
検索エンジン結果の再ランキング
検索エンジンが返した文書を再ランキングして関連性を向上させます。
MS MARCOデータセットで優れた性能を発揮します。
質問応答システム
段落の関連性評価
段落と質問の関連性を評価します。
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