# 無回答検出

flan-t5-largeモデルをベースに、SQuAD2.0データセットでファインチューニングした抽出型QAモデルで、回答可能・不可能な質問の処理に対応しています。

flan-t5-baseモデルをベースに、SQuAD2.0データセットでファインチューニングされた抽出型質問応答モデルで、無回答を含む質問ペアを処理可能

QAmembertはCamemBERT基本版を基にフランス語の質問応答タスク向けにファインチューニングされたモデルで、4つのフランス語Q&Aデータセットでトレーニングされ、回答の有無両方に対応しています。

ALBERTアーキテクチャのxlargeバージョンv2モデルで、SQuAD V2データセットでファインチューニングされ、質問応答タスク用に設計

BERTベース無大小文字版をSQuAD v2データセットでファインチューニングした質問応答モデル

ALBERT-xlarge-v2モデルをSQuAD V2質問応答データセットでファインチューニングした質問応答システム

これはELECTRAアーキテクチャに基づく大規模識別器モデルで、質問応答タスクのためにSQuAD2.0データセットでファインチューニングされており、回答あり・なしの両方の質問シナリオを処理できます。

このモデルはCS224n学生プロジェクトのベンチマークモデルとして構築され、DistilBERTアーキテクチャに基づき、SQuAD2.0データセットでファインチューニングされ、質問応答タスクに使用されます。

XLNetはGoogleとカーネギーメロン大学が共同開発した事前学習言語モデルで、SQuAD 2.0質問応答データセットでファインチューニングされています

このモデルはLongformerアーキテクチャに基づき、SQuAD v2 Q&AデータセットでファインチューニングされたQ&Aシステムで、長文シーケンス（最大4096トークン）の処理をサポートします。

DistilBERTベースの軽量質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセットでファインチューニングされ、質問への回答と無回答シナリオの判断をサポート

これはALBERT XXLargeアーキテクチャをベースにSQuAD2.0データセットでファインチューニングされた言語モデルで、質問応答タスク専用に設計されており、回答あり/なしの両方のケースを処理できます。

多言語BERTモデルをファインチューニングしたポーランド語QAシステム、機械翻訳版ポーランド語SQuAD2.0データセットで訓練

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。

BERTアーキテクチャに基づくペルシア語質問応答モデルで、ペルシア語の質問応答タスクに特化して設計されています。

RoBERTaに基づく英語の抽出型質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセットで訓練され、回答ありと回答なしの質問応答シナリオを処理できます。

RoBERTaアーキテクチャに基づくペルシア語の質問応答モデルで、ペルシア語の質問応答タスクに対して最適化されています。