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テキスト含意推論

# テキスト含意推論

Deberta V3 Base Zeroshot V1
MIT
ゼロショット分類用に設計されたDeBERTa-v3モデルで、27のタスクと310のカテゴリで訓練され、多領域のテキスト分類をサポートします。
テキスト分類 Transformers 英語
D
MoritzLaurer
908
38
Deberta V3 Large Mnli
Apache-2.0
DeBERTa-v3-largeをベースに微調整されたテキスト含意モデルで、テキスト間の含意関係を判断するために使用されます。
テキスト分類 Transformers 英語
D
potsawee
89.61k
9
Deberta V3 Small Finetuned Mnli
MIT
GLUE MNLIデータセットで微調整されたDeBERTa v3の小規模バージョンで、自然言語推論タスクに使用され、正解率は87.46%に達します。
テキスト分類 Transformers 英語
D
mrm8488
139
3
Deberta V3 Large Mnli
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。
テキスト分類 Transformers 英語
D
khalidalt
150
5
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
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