AIbase
JA
モデル選定
タグ
F1最適化

# F1最適化

Model Ner Master
Apache-2.0
ModernBERT-baseをファインチューニングしたモデルで、評価データセットでのF1スコアは0.3833
大規模言語モデル Transformers
M
luisgasco
35
1
Phobert Content 256
vinai/phobert-base-v2をファインチューニングしたベトナム語テキスト分類モデルで、検証セットで89.62%の精度を達成
大規模言語モデル Transformers
P
RonTon05
64
1
Legal Bert Sentiment
Legal-BERTをファインチューニングした法律テキスト感情分析モデルで、精度は88.6%
テキスト分類 Transformers
L
easwar03
10.52k
1
Robbert V2 Dutch Base Finetuned Emotion
MIT
このモデルはRobBERT v2オランダ語ベースモデルを感情分析タスクで微調整したバージョンで、主にオランダ語テキストの感情分類に使用されます。
テキスト分類 Transformers
R
antalvdb
67
1
Distilbert Base Uncased Finetuned Emotional
Apache-2.0
DistilBERTベースの軽量テキスト感情分類モデル、emotionデータセットでファインチューニング済み、精度93.05%
テキスト分類 Transformers
D
TieIncred
663
1
Vit Mlo 512 Breat Composition
これはViTアーキテクチャに基づく医療画像分類モデルで、乳房成分分析専用に設計されており、前処理1024構成データセットでファインチューニングされています。
画像分類 Transformers
V
mm-ai
35
0
Vit Base DogSick
Apache-2.0
GoogleのViTベースモデルをファインチューニングした視覚分類モデルで、特定分野の画像認識タスクに適しています
画像分類 Transformers
V
jungjongho
29
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx En
MIT
XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたタグ分類モデルで、固有表現認識タスクに使用されます
シーケンスラベリング Transformers
X
Eleven
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx All
MIT
xlm-roberta-baseを多言語データセットでファインチューニングした固有表現認識モデル
大規模言語モデル Transformers
X
flood
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx En
MIT
XLM-RoBERTa-baseをベースにxtremeデータセットで微調整したタグ分類モデル
シーケンスラベリング Transformers
X
flood
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx En
MIT
XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたタグ分類モデルで、固有表現認識タスクに使用されます。
シーケンスラベリング Transformers
X
V3RX2000
15
0
Xlm Roberta Base Finetuned Panx En
MIT
XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたタグ分類モデルで、主に固有表現認識タスクに使用されます。
シーケンスラベリング Transformers
X
edwardjross
25
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
Apache-2.0
DistilBERTベースの軽量感情分析モデル、未知のデータセットでファインチューニングされ、精度93.45%を達成
テキスト分類 Transformers
D
Vassilis
18
0
Irony Trained
Apache-2.0
distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、ツイート内の皮肉を識別するために使用
テキスト分類 Transformers
I
marcolatella
19
0
Hate Trained 31415
Apache-2.0
distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたヘイトスピーチ検出モデル、tweet_evalデータセットで学習
テキスト分類 Transformers
H
marcolatella
15
0
Bert Base Chinese Finetuned Amazon Zh 20000
bert-base-chineseをベースに、アマゾンの中国語コメントデータセットで微調整したテキスト分類モデル
大規模言語モデル Transformers
B
ASCCCCCCCC
14
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Emotion
Apache-2.0
DistilBERTベースのテキスト感情分類モデルで、emotionデータセットで微調整され、精度は92.25%を達成
テキスト分類 Transformers
D
Kiran146
26
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
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
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase