# 解耦注意力機構

MultiNLIデータセットを用いて訓練されたDeBERTa-v3-largeモデルで、テキストの含意関係の判断に使用されます。

DeBERTa V2 XXLargeは、解耦注意力と強化マスクデコードに基づく改良型BERTモデルで、15億のパラメータを持ち、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTデコードモデルで、改良された注意力機構と強化型マスクデコーダーにより、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaの性能を上回っています。

DeBERTa-v3はマイクロソフトが開発した改良版の自然言語理解モデルで、ELECTRAスタイルの事前学習と勾配解耦埋め込み共有技術を用いて最適化され、少ないパラメータ数を維持しながら高い性能を実現しています。

DeBERTa V2 XXLargeはマイクロソフトが開発した強化型自然言語理解モデルで、解耦注意力機構と強化型マスクデコーダーを用いてBERTアーキテクチャを改良し、複数のNLPタスクでSOTA性能を達成しました。

DeBERTa V2 XLargeはマイクロソフトが開発した強化型自然言語理解モデルで、解耦注意力機構と強化型マスクデコーダーを用いてBERTアーキテクチャを改良し、複数のNLUタスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTデコードモデルで、注意力機構とマスクデコーダーを改良することで、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回っています。

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTモデルで、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。

解耦注意力機構に基づく強化型BERTデコードモデル、MNLIタスクで微調整された大規模バージョン

DeBERTaは解耦注意力機構に基づく強化型BERTデコードモデルで、BERTとRoBERTaモデルを改良することで、ほとんどの自然言語理解タスクでより優れた性能を発揮します。