# 英語読解

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。

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

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。

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。

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

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。

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。

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。

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。