%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Turkish Law Eqa Bert Finetuned
Apache-2.0
トルコ法律テキストの抽出型Q&Aタスク向けにファインチューニングされたBERTモデルで、法律条項から関連する部分を抽出して質問に答えることができます。
質問応答システム
Transformers その他
Transformers その他T
yeniguno
34
1
Tiny Llama 1.1b Chat Medical
このモデルは医療分野のQ&Aデータセットで、医療関連の質問に対する正確な回答をサポートすることを目的としています。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語T
SumayyaAli
61
4
Xlm Roberta Large Squad2 Qa Milqa Impossible
このモデルはmilqaデータセットを使用してdeepset/xlm-roberta-large-squad2をファインチューニングしたハンガリー語QAモデルで、回答がないケースの処理をサポートします。
質問応答システム Transformers その他
Transformers その他X
ZTamas
28
2
Electra Qa
Electra-qaはELECTRAアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、QAタスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersE
vaibhav9
14
0
Spanbert Qa
SpanBERT/spanbert-base-casedをファインチューニングした質問応答モデルで、読解タスクに適しています
質問応答システム Transformers
TransformersS
vaibhav9
24
0
Persian Xlm Roberta Large
XLM-RoBERTA多言語事前学習モデルをベースに、ペルシャ語QAデータセットPQuADでファインチューニングされたQAモデル
質問応答システム Transformers
TransformersP
pedramyazdipoor
77
3
Deberta Base Finetuned Aqa Squad1
MIT
このモデルはDeBERTa-baseをSQuAD質問応答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、自動質問応答タスクに使用されます
質問応答システム Transformers
TransformersD
stevemobs
14
0
Deberta Base Finetuned Squad1 Aqa
MIT
このモデルは、DeBERTa-baseをSQuAD1データセットで微調整した後、adversarial_qaデータセットでさらに微調整した質問応答モデルです。
質問応答システム Transformers
TransformersD
stevemobs
15
0
Roberta Base Squad2 Finetuned Squad
このモデルはRoBERTa-baseをSQuAD 2.0データセットでファインチューニングした質問応答モデルで、読解タスクに優れています。
質問応答システム Transformers
TransformersR
deepakvk
14
0
Roberta Base Finetuned Squad2
MIT
RoBERTa-baseモデルをSQuAD 2.0データセットで微調整した質問応答モデル
質問応答システム Transformers
TransformersR
mvonwyl
19
0
Longformer Base 4096 Finetuned Squadv1
MIT
LONGFORMER - BASE - 4096モデルをSQuAD v1質問応答データセットで微調整したバージョンで、長文書の質問応答タスクの処理に適しています。
質問応答システム
L
valhalla
806
22
Sapbert From Pubmedbert Squad2
このモデルはPubMedBERTをsquad_v2データセットでファインチューニングした医療分野向けQAシステムモデルです。
質問応答システム Transformers
TransformersS
bigwiz83
362
0
Bart Large Squad Qg
これはBART-largeアーキテクチャに基づく質問生成モデルで、SQuADデータセットに特化してファインチューニングされており、与えられたテキストから関連する質問を生成できます。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語B
lmqg
84
0
Xlm Roberta Large Finetuned Squad V2
MIT
xlm-roberta-largeモデルをsquad_v2データセットで微調整した質問応答モデル
質問応答システム Transformers
TransformersX
sontn122
67
0
Bert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
bert-base-uncasedモデルをSQuAD1.1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モデル
質問応答システム Transformers
TransformersB
victoraavila
18
0
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98