# 高精度NLU

これはBERTベースの微調整モデルで、ユーザー入力を82種類の異なる意図に分類するために使用され、対話システムや自然言語理解タスクに適しています。

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は解耦注意機構と強化型マスクデコーダーを通じて、BERTとRoBERTaモデルを改善し、ほとんど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 V2 XLargeはマイクロソフトが開発した強化型自然言語理解モデルで、解耦注意力機構と強化型マスクデコーダーを用いてBERTアーキテクチャを改良し、複数のNLUタスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTモデルで、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

解耦注意力機構に基づく強化型BERTデコードモデル、MNLIタスクで微調整された大規模バージョン

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。

DeBERTaは分離型アテンション機構に基づく強化型BERTデコードモデルで、アテンション機構とマスクデコーダを改良することで、多くの自然言語理解タスクにおいてBERTとRoBERTaの性能を上回っています。

DeBERTaは解耦注意機構に基づく強化型BERT改良モデルで、160GBの学習データと15億のパラメータ規模を通じて、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTデコードモデルで、BERTとRoBERTaモデルを改良することで、ほとんどの自然言語理解タスクでより優れた性能を発揮します。