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効率的なテキスト理解

# 効率的なテキスト理解

Multi2convai Logistics Tr Bert
MIT
これはトルコ語に最適化されたBertモデルで、物流分野のテキスト分類タスク専用です。
テキスト分類 Transformers その他
M
inovex
119
0
Albert Small V2
ALBERT Small v2はALBERT-base-v2の6層軽量版で、Transformerアーキテクチャに基づき、自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル Transformers
A
nreimers
62
0
Distilbert Mlm 250k
DistilBERTはBERTの軽量蒸留版で、BERTの大部分の性能を保持しながら、パラメータ数が少なく、推論速度が速い。
大規模言語モデル Transformers
D
vocab-transformers
17
0
Roberta Med Small 1M 1
1Mトークンの小規模データで事前学習されたRoBERTaモデルで、MED-SMALLアーキテクチャを採用し、テキスト理解タスクに適しています。
大規模言語モデル
R
nyu-mll
23
1
Ambiguity Distilroberta Base
RoBERTaモデルの蒸留バージョンで、元モデルの主要な性能を保持しながら、計算リソースの要求を低減しました。
大規模言語モデル Transformers 英語
A
j-hartmann
424
0
Chinese Roberta Wwm Ext
Apache-2.0
全単語マスキング技術を用いた中国語事前学習BERTモデルで、中国語の自然言語処理の発展を加速することを目的としています。
大規模言語モデル 中国語
C
hfl
96.54k
324
Roberta Base 100M 1
10億トークンスケールで事前学習されたRoBERTaベースモデル、検証パープレキシティは3.93、英語テキスト処理タスクに適しています。
大規模言語モデル
R
nyu-mll
63
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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