Xlnet Large Cased
XLNetは、広義の順列言語モデリング目標に基づく教師なし言語表現学習方法で、Transformer - XLをベースモデルとして採用し、長文脈タスクの処理において卓越した性能を発揮します。
ダウンロード数 2,419
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
XLNetは、広義の順列言語モデリング目標を通じて訓練された先進的な事前学習言語モデルで、様々な自然言語処理タスクに適用可能です。
モデル特徴
広義の順列言語モデリング
新しい言語モデリング目標を採用し、従来の自己回帰モデルの限界を克服します
長文脈処理能力
Transformer - XLアーキテクチャに基づいており、長シーケンスの言語タスクの処理に特に適しています
多タスク適応性
質問応答、自然言語推論、感情分析などの様々なタスクで優れた性能を発揮します
モデル能力
テキスト特徴抽出
シーケンス分類
タグ分類
質問応答システム
使用事例
自然言語処理
感情分析
テキストの感情傾向分析を行います
複数のベンチマークテストでSOTAレベルに達しました
質問応答システム
文脈に基づく質問応答システムを構築します
SQuADなどのデータセットで優れた性能を発揮します
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