モデル選定

文脈理解

# 文脈理解

Transformers は Hugging Face によって開発されたオープンソースライブラリで、自然言語処理タスクのためのさまざまな事前学習モデルを提供します。

大規模言語モデル

BERTアーキテクチャをファインチューニングしたフィッシングメール検出モデルで、フィッシングメールと通常のメールを正確に識別できます。

テキスト分類

Transformers 英語

Llama 3.1 PersianQA

Llama3をファインチューニングしたペルシャ語Q&A専用バージョンで、文脈に基づき正確にペルシャ語の質問に回答可能

質問応答システム複数言語対応

Irisは深層学習に基づく韓英文相互翻訳モデルで、先進的な自然言語処理技術により高品質な翻訳を実現します。

Transformers 複数言語対応

Merlyn Education Corpus Qa V2 GPTQ

Merlyn教育コーパスQ&A v2は130億パラメータのデコーダースタイルのトランスフォーマーモデルで、教育分野に適しています。llama2-13bベースモデルからファインチューニングされており、与えられた文脈に基づいて質問に答えるために特別に設計されています。

大規模言語モデル

Question Answering Model Finetuned On Bert

BERTアーキテクチャに基づくQAボットモデルで、SQuADデータセットでファインチューニングされ、文脈に基づいて質問に答えることができます。

質問応答システム

T5 Large Generation Squad QuestionAnswer

このモデルはt5-largeアーキテクチャを基に、SQuADデータセットでファインチューニングされたテキスト生成モデルで、与えられた文脈から質問と対応する回答を生成するために使用されます。

質問応答システム

Transformers 英語

文脈に基づいて関連する質問に答えることができる、アラビア語のQ&Aタスクに特化したモデルです。

大規模言語モデル

Transformers アラビア語

abdalrahmanshahrour

Bert Portuguese Squad2

neuralmind/bert-base-portuguese-casedを基にポルトガル語SQuAD_v2データセットでファインチューニングしたQ&Aモデル

質問応答システム

Mdeberta V3 Base Squad2

mDeBERTa-v3-baseをベースとした多言語質問応答モデルで、SQuAD2.0データセットでファインチューニングされています

質問応答システム

Transformers 複数言語対応

Question Answering Roberta Base S V2

RoBERTaベースの質問応答モデルで、与えられた質問と文脈から回答テキスト、範囲、信頼度スコアを推論するために特化しています。

質問応答システム

Bert Mlm Medium

マスク言語モデリング(MLM)事前学習目標を採用した中規模BERT言語モデル。

大規模言語モデル

Bart Base Few Shot K 16 Finetuned Squad Seed 2

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。

質問応答システム

Qa Ytu Convbert Base Turkish

これはYTUデータセットでファインチューニングされたQ&Aモデルで、提供された文脈に基づいて関連する質問に答えることができます。

質問応答システム

xlm-roberta-base-ukモデルをファインチューニングしたウクライナ語QAモデルで、ウクライナ語QAタスクに最適化されています

質問応答システム

Transformers その他

Bert Finetuned Squad

SQuADデータセットでBERT-base-casedモデルをファインチューニングした質問応答モデル

質問応答システム

Bert Base Cased Squad2

これはBERTアーキテクチャに基づくベースモデルで、SQuAD v2データセットで特別にトレーニングされており、質問応答タスクに適しています。

質問応答システム

Autonlp More Fine Tune 24465520 26265898

これはAutoNLPを基に訓練された抽出型質問応答モデルで、与えられたテキストから質問の答えを抽出することができます。

質問応答システム

Transformers その他

Bert Csl Gold8k

様々な自然言語タスクを処理できる多機能の大規模言語モデル

大規模言語モデル

T5 Base Finetuned For Question Generation

これはT5-Baseアーキテクチャを基に微調整された質問生成モデルで、与えられた答えと文脈から関連する質問を生成するために特化しています。

質問応答システム

Transformers 英語

Roberta Base Squad2

これはRoBERTaアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセットを対象に訓練され、英語の質問応答タスクに適しています。

質問応答システム英語

多機能な大規模言語モデルで、様々な自然言語処理タスクを処理可能（推論情報）

大規模言語モデル

Distilbert Base Uncased Squad2 With Ner With Neg With Multi With Repeat

distilbert-base-uncased-squad2をconll2003データセットでファインチューニングした質問応答と固有表現認識モデル

質問応答システム

BERTは大規模な英語コーパスを基に自己教師付き方式で事前学習されたtransformersモデルで、マスク言語モデリングと次文予測の目標を用いて学習されます。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Roberta Large Squad2

roberta-largeアーキテクチャに基づいて開発された質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセット向けに特別に訓練されています

質問応答システム英語

Xlmroberta For VietnameseQA

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。

質問応答システム

Bert Turkish Question Answering

これはBERTアーキテクチャに基づくトルコ語質問応答モデルで、トルコ語の質問応答タスクを処理するために特別に設計されています。

質問応答システムその他

Distilcamembert Base Qa

DistilCamemBERTをファインチューニングしたフランス語Q&Aタスク用モデル、推論速度を最適化し計算リソース消費を削減

質問応答システム

Transformers フランス語

Bert Finetuned Squad

SQuADデータセットでBERTアーキテクチャをファインチューニングした質問応答モデル

質問応答システム

huggingface-course

T5 Large Word Sense Disambiguation

T5-largeアーキテクチャに基づいて訓練された語義曖昧解消モデルで、文脈に基づいて多義語の具体的な意味を特定できます。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Bert Base Spanish Wwm Cased Finetuned Squad2 Es Finetuned Sqac

スペイン語のBERTモデルをSQAC質問応答データセットで微調整した質問応答システムモデル

質問応答システム

Transformers スペイン語

Model QA 5 Epoch RU

sberquadデータセットでファインチューニングされたロシア語Q&Aモデル、卒業制作作品です

質問応答システム

Transformers その他

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

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

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

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