Bert Small Mnli
B
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。
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