# ゼロサンプル分類

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-supervisedは、Sheared-LLaMAアーキテクチャに基づく教師あり学習モデルで、文の類似度タスクに特化しており、テキスト埋め込み、情報検索、テキスト分類などの機能を提供します。

MultiNLIデータセットを用いて訓練されたDeBERTa-v3-largeモデルで、テキストの含意関係の判断に使用されます。

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTモデルで、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

DeBERTaは解耦注意機構に基づく強化型BERT改良モデルで、160GBの学習データと15億のパラメータ規模を通じて、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTデコードモデルで、BERTとRoBERTaモデルを改良することで、ほとんどの自然言語理解タスクでより優れた性能を発揮します。