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Modernbert Base Zeroshot V2.0

MoritzLaurerによって開発
ModernBERT-baseをファインチューニングしたゼロショット分類器で、効率的かつ高速でメモリ使用量が少なく、様々なテキスト分類タスクに適しています。
ダウンロード数 261
リリース時間 : 12/28/2024

モデル概要

このモデルはModernBERT-baseをファインチューニングしており、トレーニングデータセットはzeroshot-v2.0モデルと同じで、効率的なゼロショットテキスト分類をサポートします。

モデル特徴

効率的で高速
DeBERTav3よりも推論速度が大幅に速く、メモリ使用量が少なく、より大きなバッチ処理をサポートします。
性能
様々なテストタスクでDeBERTav3に近い性能を発揮し、平均精度は0.831に達します。
継続的な最適化
より優れた合成データを活用して8kコンテキストウィンドウの利点を最大限に引き出す新バージョンを準備中です。

モデル能力

ゼロショットテキスト分類
マルチタスクテキスト分類
効率的な推論

使用事例

テキスト分類
感情分析
映画レビューや製品レビューなどの感情分類を行います。
imdbデータセットで精度0.935を達成。
トピック分類
ニュース記事やソーシャルメディアの投稿などをトピック別に分類します。
agnewsデータセットで精度0.893を達成。
ヘイトスピーチ検出
テキスト中のヘイトスピーチや攻撃的な内容を検出します。
hatexplainデータセットで精度0.798を達成。
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