# ELECTRAアーキテクチャ

ELECTRAアーキテクチャに基づくテキスト再ランキングモデルで、検索結果の関連性順位付けに使用されます

ELECTRAアーキテクチャに基づくテキストランキング用クロスエンコーダで、検索結果の再ランキングタスクに使用されます

lightning-irはELECTRAアーキテクチャに基づくクロスエンコーダモデルで、テキストランキングタスク専用に設計されています。このモデルは大規模言語モデルの蒸留技術を用いて段落並べ替え性能を最適化しています。

これはELECTRAアーキテクチャに基づくフランス語クロスエンコーダーモデルで、意味検索における段落再ランキングタスク専用に設計されています。

これはフランス語のための密な単一ベクトルデュアルエンコーダーモデルで、意味検索に使用できます。このモデルはクエリとパッセージを768次元の密なベクトルにマッピングし、コサイン類似度で関連性を計算します。

SQuADデータセットでファインチューニングされたELECTRA-smallモデル、質問応答タスク用

このモデルはSQuADデータセットを使用してELECTRA-small判別器をファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに適しています。

ELECTRAアーキテクチャに基づくベトナム語固有表現認識モデルで、VLSP 2018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。

これはELECTRAアーキテクチャに基づく大規模識別器モデルで、質問応答タスクのためにSQuAD2.0データセットでファインチューニングされており、回答あり・なしの両方の質問シナリオを処理できます。

ソウル国立大学によって開発された韓国語専用のELECTRAモデルで、非公式テキスト処理タスクで優れた性能を発揮します。

これは4000万以上の単語記号を含むTLMDデータセットで事前学習されたティグリニャ語の小型ELECTRAモデルです。

これはELECTRAアーキテクチャに基づくクロスエンコーダモデルで、質問応答タスクにおける自然言語推論（NLI）に特化しており、与えられた質問が特定の段落で回答できるかどうかを判断します。

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

ELECTRA-baseアーキテクチャでトレーニングされたクロスエンコーダーで、MS Marcoパッセージランキングタスクに最適化されており、情報検索におけるクエリとパッセージの関連性スコアリングに使用されます。

極めて小さなELECTRA判別器モデルで、テスト目的のみに使用されます。このモデルは訓練されておらず、いかなる期待も持たないでください。

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

ELECTRAフレームワークでトレーニングされたタミル語事前学習モデル、第二版はTPUトレーニングを採用しコーパス規模を拡大

これは約17.5GBのカスタムデンマーク語コーパスで事前学習されたELECTRAモデルで、デンマーク語テキスト処理タスクに適しています。

ELECTRAアーキテクチャに基づく日本語事前学習モデル、mC4データセット約2億文の日本語テキストで事前学習し、UD_日本語_BCCWJコーパスで微調整

これは日本語テキストで事前学習されたBERTモデルで、特に金融分野向けに最適化されています。

KoELECTRAはELECTRAアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、monologgによって開発されました。このモデルは生成器部分として、韓国語テキストの表現学習に特化しています。