T5 Large Ssm

🚀 GoogleのT5によるクローズドブック質問応答

このモデルは、クローズドブック質問応答（Closed Book Question Answering）を目的としたものです。外部のコンテキストや知識源にアクセスすることなく、事前学習されたモデルを用いて質問に回答するアプローチを採用しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、クローズドブック質問応答に使用する前に、質問応答の下流タスクでファインチューニングする必要があります。

✨ 主な機能

• 事前学習には、T5のノイズ除去目的関数をC4で使用し、その後REALMの顕著なスパンマスキング目的関数をWikipediaで追加学習しました。
• 事前学習された言語モデルを用いて、外部の知識源にアクセスすることなく質問に回答することができます。
• モデルサイズが大きくなるにつれて性能が向上し、外部の知識源から明示的に回答を取得するオープンドメインシステムと競合するレベルの性能を発揮します。

📦 インストール

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💻 使用例

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📚 ドキュメント

概要

最近の研究では、非構造化テキストで学習されたニューラル言語モデルが、自然言語クエリを使用して暗黙的に知識を保存および取得できることが観察されています。この短い論文では、外部のコンテキストや知識にアクセスすることなく、事前学習されたモデルをファインチューニングして質問に回答するこのアプローチの実用的な有用性を測定します。我々は、このアプローチがモデルサイズに応じてスケーリングし、質問に回答する際に外部の知識源から明示的に回答を取得するオープンドメインシステムと競合する性能を発揮することを示します。再現性と将来の研究を容易にするために、コードと学習済みモデルをhttps://goo.gle/t5 - cbqa で公開しています。

関連リンク

• GoogleのT5に関するブログ記事: Google's T5
• 他のコミュニティチェックポイント: こちら
• 論文: How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?

著者

Adam Roberts, Colin Raffel, Noam Shazeer

モデル画像

🔧 技術詳細

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📄 ライセンス

このモデルは、Apache 2.0ライセンスの下で公開されています。

📋 データセット

⚠️ 重要提示

このモデルは、クローズドブック質問応答に使用する前に、質問応答の下流タスクでファインチューニングする必要があります。