# 高精度読解

XLM-RoBERTa-baseアーキテクチャを微調整したベトナム語Q&Aモデルで、UIT-ViQuADデータセットで優れた性能を発揮

このモデルはLegal-BERTをSQuADデータセットでファインチューニングしたバージョンで、法律分野のQ&Aタスクに特化しています。

DeBERTa-v3-xsmallアーキテクチャに基づく質問応答システムモデルで、SQuAD2.0データセットに特化してファインチューニングされています

SQuADv1データセットでファインチューニングされたBERT-largeモデルベースの質問応答モデル、二次枝刈り技術で最適化

microsoft/deberta-baseをadversarial_qaデータセットで微調整した質問応答モデル

ALBERTアーキテクチャのxlargeバージョンv2モデルで、SQuAD V2データセットでファインチューニングされ、質問応答タスク用に設計

このモデルはBERT Base Uncasedアーキテクチャを基に、NewsQA質問応答データセットでファインチューニングされたQ&Aシステムモデルです。

これはELECTRA-baseアーキテクチャに基づく英語の抽出型質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセットで訓練されており、質問応答タスクに適しています。

ALBERT-xlarge-v2モデルをSQuAD V2質問応答データセットでファインチューニングした質問応答システム

XLNetはGoogleとカーネギーメロン大学が共同開発した事前学習言語モデルで、SQuAD 2.0質問応答データセットでファインチューニングされています

BioBERT v1.1 PubmedモデルをSQuAD V2データセットでファインチューニングしたQAモデルで、生物医学分野のQAタスク専用

SpanBERTはFacebook Researchが開発した事前学習モデルで、質問応答タスク向けにSQuAD 2.0データセットでファインチューニングされています。

これは、问答タスクに対してSQuADv1データセットで微調整されたBART-LARGEモデルで、自然言語理解と生成タスクに適しています。

MobileBERTはBERT_LARGEの軽量化バージョンで、SQuAD2.0データセットで微調整された質問応答システムモデルです。

ELECTRA-Largeアーキテクチャに基づく2段階トレーニング質問応答モデル。最初に合成敵対データでトレーニングし、その後SQuADとAdversarialQAデータセットで微調整

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づき、SQuAD1.1データセットでファインチューニングされた質問応答システムで、与えられたコンテキストから質問の答えを抽出することができます。

これは、问答タスクに対してSQuADv2データセットでファインチューニングされたbart-largeモデルで、BARTアーキテクチャに基づいており、自然言語理解と生成タスクに適しています。

electra-base-german-uncasedをファインチューニングしたドイツ語QAモデルで、独自のドイツ語QAデータセット(deQuAD)でトレーニング済み

イタリア語BERTベース版をイタリア語SQuADでファインチューニングし、Q&A下流タスクに使用

BETOは大規模なスペイン語コーパスで訓練されたBERTモデルで、このバージョンはスペイン語Q&Aタスク向けにファインチューニングされています

BERTimbau Largeで訓練されたポルトガル語質問応答モデルで、SQuAD v1.1ポルトガル語版で微調整されており、ポルトガル語の質問応答タスクに適しています。

RoBERTaに基づく英語の抽出型質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセットで訓練され、回答ありと回答なしの質問応答シナリオを処理できます。

これはXLM-RoBERTaアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、マスク言語モデリングの目標で学習され、英語とロシア語の質問応答データセットで微調整されています。

GELECTRA Largeアーキテクチャに基づいて微調整されたドイツ語質問応答モデルで、MLQAとXQUADのドイツ語データセットで優れた性能を発揮します。

BARTアーキテクチャに基づく抽出型質問応答モデルで、Squad 2.0データセットでトレーニングされ、F1スコアは87.4

xlm-roberta-large-squad2モデルをファインチューニングした韓国語Q&Aシステムで、KorQuAD評価で優れた性能を発揮します。