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Bert Ascii Medium

aajramiによって開発
中規模のBERT言語モデルで、マスクされたトークン内の文字のASCIIコード値の合計を予測することを事前学習の目標として訓練されています。
ダウンロード数 24
リリース時間 : 11/8/2022

モデル概要

このモデルはBERTアーキテクチャに基づく中規模の言語モデルで、独自のASCIIコード値合計予測を事前学習目標として採用し、事前学習目標が言語属性の学習に与える影響を探求することを目的としています。

モデル特徴

ASCIIコード値予測目標
マスクされたトークン内の文字のASCIIコード値の合計を予測することを事前学習目標として採用し、従来のBERTの語彙予測とは異なります。
中規模アーキテクチャ
BERTアーキテクチャに基づく中規模モデルで、性能と計算リソースの需要をバランスさせています。
事前学習目標研究
事前学習目標が言語属性の学習にどのように影響するかを研究するために特別に設計されています。

モデル能力

テキスト表現学習
言語属性分析
事前学習目標研究

使用事例

自然言語処理研究
事前学習目標比較研究
異なる事前学習目標が言語モデルの学習効果に与える影響を比較するために使用
ASCIIコード予測目標と従来の目標の差異を評価可能
言語属性分析
モデルが特定の言語属性をどの程度習得しているかを分析するために使用
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