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JSNLIファインチューニング

# JSNLIファインチューニング

Bert Base Japanese V3 Nli Jsnli
BERTアーキテクチャに基づく日本語自然言語推論モデルで、JSNLIデータセットで訓練され、文ペア間の論理的関係（含意/中立/矛盾）を判断するために使用されます
テキスト分類 複数言語対応
B
akiFQC
203
0
Sup Simcse Ja Large
これは教師ありSimCSE手法で訓練された日本語文埋め込みモデルで、高品質な文表現を生成するために特別に設計されています。
テキスト埋め込み Transformers 日本語
S
cl-nagoya
2,315
14
Sup Simcse Ja Base
教師ありSimCSE手法でファインチューニングされた日本語文埋め込みモデルで、文の類似度計算や特徴抽出タスクに適しています。
テキスト埋め込み Transformers 日本語
S
cl-nagoya
3,027
2
Roberta Base Japanese Jsnli
JSNLIデータセットでファインチューニングされた日本語RoBERTaモデルに基づくテキスト分類モデルで、自然言語推論タスクに優れています
テキスト分類 Transformers 複数言語対応
R
Formzu
31
0
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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
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