Bert Practice Classifier
B
Bert Practice Classifier
RayenLLMによって開発
distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、特定タスク向けにトレーニングされています。
ダウンロード数 181
リリース時間 : 3/12/2025
モデル概要
このモデルはdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト分類タスクに使用されます。具体的な用途と制限情報は追加が必要です。
モデル特徴
軽量モデル
DistilBERTアーキテクチャを基にしており、元のBERTモデルと比べて軽量で推論速度が速いです。
ファインチューニング能力
特定のテキスト分類タスクにファインチューニング可能で、様々な分野のニーズに対応できます。
モデル能力
テキスト分類
自然言語処理
使用事例
テキスト分析
感情分析
テキストの感情傾向(ポジティブ/ネガティブ)を分析するのに使用可能
トピック分類
テキストを事前定義されたトピックカテゴリに分類可能
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