# SQuAD微調整

facebook/bart-baseモデルをsquadデータセットで微調整したバージョンで、QAタスクに適しています。

このモデルはT5-baseアーキテクチャに基づき、SQuAD v1.1データセットで微調整され、質問生成タスクに特化しています。

BERT-base uncasedモデルをSQuAD v1で微調整した質問応答モデルで、nn_pruningライブラリを使って線形層の重みの66%をプルーニングし、推論速度を2.32倍に向上させました。

これは、问答タスクに対してSQuADv1データセットで微調整されたBART-LARGEモデルで、自然言語理解と生成タスクに適しています。

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

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。

多言語BERTモデルを微調整したポーランド語質問応答システムで、ポーランド語SQuAD1.1データセットで優れた性能を発揮します。

xlm - roberta - baseを微調整したベトナム語質問応答モデルで、UIT - Viquad_v2データセットで訓練されました。

このモデルは、distilbert-base-uncased-distilled-squadをsquad_v2データセットで微調整したバージョンで、質問応答タスクに適しています。

このモデルは、distilbert-base-casedをSQuADデータセットで微調整した问答モデルで、Keras.ioの问答チュートリアル用に訓練されました。

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

これはBERT-casedベースの英語抽出型質問応答モデルで、SQuAD v1データセットで訓練され、電池機器データの質問応答タスクに適しています。

BERTアーキテクチャに基づく科学分野の事前学習言語モデルで、科学文献用語集を使って学習されました。

DistilBERTに基づく问答モデルで、SQuADデータセットで微調整され、読解タスクに使用されます。

このモデルは、distilbert-base-uncasedモデルをsquadデータセットで微調整したバージョンで、主に问答タスクに使用されます。

このモデルは、SQuAD V1データセットを使用してmicrosoft_deberta-largeを微調整したバージョンで、主に質問応答タスクに使用されます。

DistilBERTはBERTの軽量蒸留バージョンで、パラメータ数が40％減少し、速度が60％向上し、95％以上の性能を維持しています。このモデルはSQuAD v1.1データセットで微調整された質問応答専用バージョンです。

このモデルは質問応答タスクに対して微調整されたBERT-Baseモデルで、80% 1x4ブロックスパース事前学習を採用し、知識蒸留技術を組み合わせています。

Dynamic-TinyBERTは高効率な質問応答モデルで、動的シーケンス長の縮減により推論効率を向上させ、高い正確性を維持しながら最大3.3倍の高速化を実現します。

インドネシア語質問応答モデル。翻訳版SQuAD 2.0データセットで微調整され、インドネシア語の質問応答タスクに適しています。