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Bert Tiny Finetuned Glue Rte
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Bert Tiny Finetuned Glue Rte

muhtashamによって開発
これはBERT-tinyアーキテクチャを基にGLUE RTEタスクでファインチューニングされ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#テキスト分類#BERTファインチューニング#軽量モデル
ダウンロード数 37
リリース時間 : 8/1/2022

モデル概要

このモデルはgoogle/bert_uncased_L-2_H-128_A-2をGLUEデータセットでファインチューニングしたバージョンで、テキスト分類タスクにおけるテキスト含意認識(RTE)に特化しています。

モデル特徴

軽量BERTモデル
BERT-tinyアーキテクチャを基にしたコンパクトなモデルで、リソースが限られた環境に適しています
GLUE RTEタスク最適化
GLUEデータセットのテキスト含意認識(RTE)タスクに特化してファインチューニングされています
効率的なトレーニング
線形学習率スケジューラとAdamオプティマイザを使用した効率的なトレーニング

モデル能力

テキスト分類
テキスト含意認識
自然言語理解

使用事例

自然言語処理
テキスト含意判定
ある文が別の文の意味を含意しているかどうかを判断する
GLUE RTEタスクで63.18%の精度を達成
テキスト関係分析
2つのテキスト間の論理的関係を分析する
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