F

Frugalscore Medium Bert Base Mover Score

moussaKamによって開発
知識蒸留ベースの軽量テキスト評価モデル、小型学生モデルで大型教師モデルの採点動作を模倣
ダウンロード数 43
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

低コスト固定方式でBERTScoreなどの高価なNLG評価指標を実現、元の性能90%以上を維持

モデル特徴

効率的な知識蒸留
回帰タスクで教師モデルの採点動作を蒸留、学生モデルパラメータは教師の1%のみ
マルチティーチャー互換
BERT/RoBERTa/DeBERTaなど多様な教師モデルの知識転移をサポート
評価指標維持
BERTScoreとMoverScore指標で元の性能90-95%を維持

モデル能力

テキスト生成品質評価
機械翻訳評価
要約生成評価
対話システム評価

使用事例

NLGシステム開発
機械翻訳品質監視
継続的インテグレーションで翻訳モデル出力品質を低コスト評価
元のBERTScore比8-12倍高速化
テキスト要約評価
要約生成モデルの自動評価プロセスに使用
人手評価との相関0.85-0.92達成
学術研究
軽量評価ベンチマーク
リソース制約環境で高価な評価指標を代替
メモリ使用量80%削減
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase