# 分離注意メカニズム

自然言語理解タスクに優れた中国語DeBERTa-v2ベースモデルで、全単語マスキング技術を採用し、パラメータ数9700万。

DeBERTa V2 XXLargeは分離注意メカニズムに基づく強化型BERT変種で、自然言語理解タスクにおいてRoBERTaとXLNetを凌駕、パラメータ数は15億に達します

DeBERTa-V2-XXLargeは分離注意メカニズムと強化型マスクデコーダを基に改良されたBERTモデルで、多くの自然言語理解タスクで優れた性能を発揮します。

DeBERTaは分離注意メカニズムと強化型マスクデコーダーで改良されたBERTモデルで、多くの自然言語理解タスクで優れた性能を発揮します。

DeBERTa-XLarge-MNLIは分離注意メカニズムを基にした強化型BERTモデルで、MNLIタスクで微調整され、750Mのパラメータを持ち、自然言語理解タスクで優れた性能を発揮します。

分離注意メカニズムに基づく強化型BERTデコードモデル、MNLIタスクでファインチューニング済み

DeBERTaは、分離注意メカニズムに基づく強化型BERTデコードモデルで、BERTとRoBERTaモデルを改良し、自然言語理解タスクで優れた性能を発揮します。

DeBERTaは分離注意メカニズムに基づく強化型BERTデコードモデルで、自然言語理解タスクで優れた性能を発揮します。