Questionanswering V7
Apache-2.0
これはSQuADデータセットで訓練された質問応答システムモデルで、与えられたテキスト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
Transformers 英語

Q
abdalrahmanshahrour
14
1
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
distilbert-base-uncasedモデルをSQuAD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
質問応答システム
Transformers

D
LeWince
15
0
Deberta V3 Large Squad2
MIT
DeBERTa-v3-largeアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセットで微調整されており、回答可能および回答不能な問題を処理できます。
質問応答システム
Transformers 英語

D
navteca
35
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルはdistilbert-base-uncasedをsquad質問応答データセットでファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに適しています。
質問応答システム
Transformers

D
sasuke
16
0
Mobilebert Squadv2
Squad V2データセットでファインチューニングされたMobile-BertアーキテクチャベースのQAモデル、リソースが限られたデバイスに適しています
質問応答システム
Transformers 英語

M
aware-ai
39
1
Bert Small Finetuned Squadv2
BERT-SmallはGoogle Researchチームが開発したコンパクトなBERT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おり、計算リソースが限られた環境で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
B
mrm8488
314
1
Mobilebert Uncased Squad V1
MIT
MobileBERTはBERT_LARGEの軽量化バージョンで、ボトルネック構造を採用し、自己注意機構とフィードフォワードネットワークのバランスを実現しています。このモデルはSQuAD1.1データセットで微調整され、質問応答タスクに適しています。
質問応答システム
Transformers 英語

M
csarron
160
0
Mobilebert Uncased Finetuned Squadv2
MobileBERTの軽量アーキテクチャに基づいて微調整された質問応答モデルで、SQuAD v2データセットに特化して最適化されており、回答可能な問題と回答不可能な問題を処理できます。
質問応答システム
Transformers 英語

M
mrm8488
68
2
Mobilebert Uncased Finetuned Squadv1
MobileBERTに基づく軽量質問応答モデルで、SQuAD v1.1データセットで微調整され、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
Transformers 英語

M
mrm8488
27
1
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L
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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