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Bert Small Mnli

prajjwal1によって開発
このモデルは、Google公式のBERTリポジトリにあるTensorFlowチェックポイントから変換されたPyTorch事前学習モデルで、論文『博識な学生はよりよく学ぶ:事前学習コンパクトモデルの重要性について』に基づき、MNLIデータセットで学習されています。
ダウンロード数 29
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このBERTバリアントは主に自然言語推論タスクに使用され、特にMNLIデータセットに最適化されています。

モデル特徴

MNLIデータセットに基づく学習
モデルはMNLIデータセットで4ラウンドの学習を行い、自然言語推論タスクに特化して最適化されています。
TensorFlowからの変換
モデルはGoogle公式BERTリポジトリのTensorFlowチェックポイントから変換されており、オリジナルのBERTモデルとの互換性が保証されています。
論文サポート
モデルは論文『博識な学生はよりよく学ぶ:事前学習コンパクトモデルの重要性について』に基づいており、学術的な研究背景を持っています。

モデル能力

自然言語推論
テキスト分類

使用事例

自然言語処理
テキスト含意認識
2つの文間の論理的関係(含意、矛盾、中立)を判断します。
MNLIデータセットで72.1%、MNLI-mmデータセットで73.76%の精度を達成しています。
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