# 相対位置埋め込み

相対位置埋め込み技術を採用したWav2Vec2-Conformer大型音声認識モデル、Librispeech 100時間音声データで微調整

16kHzサンプリング音声オーディオに基づくWav2Vec2-Conformerモデルで、相対位置埋め込み技術を採用し、960時間のLibrispeechデータで事前学習と微調整を行った

このモデルはTAPASアーキテクチャに基づく中型の表質問応答モデルで、WikiTable Questionsデータセットでファインチューニングされており、表データの質問応答タスクに適しています。

BERTアーキテクチャに基づく表形式質問応答モデルで、中間事前学習により数値推論能力を強化し、SQAデータセットで微調整を行った。

TAPASはBERTアーキテクチャに基づく表質問応答モデルで、ウィキペディアの表データで自己監督方式により事前学習され、表内容に対する自然言語質問応答をサポート

TAPASは表質問応答タスク向けに最適化された小型Transformerモデルで、中間事前学習と複数データセットの連鎖的ファインチューニングにより表理解能力を実現

TAPASはTransformerベースの表質問応答モデルで、ウィキペディアの表データで自己教師あり学習により事前学習され、WTQなどのデータセットでファインチューニングされています。

TAPASはTransformerベースの表質問応答モデルで、ウィキペディア英語表データを用いた自己教師あり方式で事前学習され、表質問応答と含意判断タスクをサポートします。

BEiTは視覚Transformer（ViT）ベースの画像分類モデルで、自己教師あり方式でImageNet-22kで事前学習され、同じデータセットでファインチューニングされています。

BEiTは視覚Transformer（ViT）ベースの画像分類モデルで、自己教師あり方式でImageNet-22kで事前学習され、同じデータセットでファインチューニングされています。

このモデルはTAPASの小型版で、WikiTable Questionsデータセットに特化して微調整され、表形式の質問応答タスクに使用されます。

BEiTは、ビジュアルTransformerに基づくモデルで、自己教師付き学習によりImageNet - 21kデータセットで事前学習され、画像分類タスクに使用されます。

このモデルはTAPASアーキテクチャのミニバージョンで、WikiTable Questions (WTQ)データセットに特化してファインチューニングされ、表質問応答タスクに使用されます。