%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Xtremedistil L6 H384 Uncased Finetuned Squad
MIT
このモデルはmicrosoft/xtremedistil-l6-h384-uncasedをSQuAD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、主に質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム
Transformers
TransformersX
tachyon-11
20
0
Multilingual Bert Finetuned Xquad
Apache-2.0
bert-base-multilingual-casedモデルをxquadデータセットでファインチューニングした多言語QAモデル
質問応答システム Transformers
TransformersM
ritwikm
24
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルは、DistilBERT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、質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム Transformers
TransformersD
pfsv
15
1
Camembert Base Squad Fr
MIT
camembert-baseモデルをフランス語Q&A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
TransformersC
Nadav
28
0
Albert Base V2 Finetuned Squad Seed 9001
Apache-2.0
SQuAD 2.0質問応答データセットでALBERTベース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 Transformers
TransformersA
zates
13
0
Roberta Base Squad
MIT
roberta-baseモデルをファインチューニングした質問応答モデルで、SQuAD形式のデータセットで訓練されています
質問応答システム Transformers
TransformersR
DLL888
14
0
Distilbert Base Cased Finetuned Squadv2
Apache-2.0
このモデルは、SQuAD v2データセットでファインチューニングされたDistilBERTベースの質問応答モデルで、読解タスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersD
monakth
13
0
Albert Base V2 Finetuned Squad Seed 1024
Apache-2.0
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たALBERTベースモデル
質問応答システム Transformers
TransformersA
htermotto
13
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
DistilBERTベースの軽量質問応答モデル、SQuADデータセットでファインチューニング済み
質問応答システム Transformers
TransformersD
shizil
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルは、DistilBERT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で、読解タスクに使用されます。
質問応答システム Transformers
TransformersD
BillZou
14
0
Chinese Question Answering
bert-base-chineseモデルをファインチューニングした中国語Q&Aモデルで、質問-回答ペアの処理に特化
質問応答システム Transformers 中国語
Transformers 中国語C
NchuNLP
81
24
Bart Base Few Shot K 512 Finetuned Squad Seed 4
Apache-2.0
facebook/bart-baseをsquadデータセットでファインチューニングしたモデル、質問応答タスクに適しています
質問応答システム Transformers
TransformersB
anas-awadalla
13
0
Bart Base Few Shot K 128 Finetuned Squad Seed 4
Apache-2.0
BART-baseアーキテクチャに基づき、SQuADデータセットでファインチューニングされた質問応答モデルで、読解タスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersB
anas-awadalla
13
0
Bart Base Few Shot K 64 Finetuned Squad Seed 2
Apache-2.0
facebook/bart-base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
TransformersB
anas-awadalla
13
0
Rubert Large Squad 2
MIT
sberbank-ai/ruBert-baseで訓練されたロシア語Q&Aモデル、読解タスクに適応
質問応答システム Transformers
TransformersR
Den4ikAI
271
4
Bert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
これはSQuAD質問応答データセットでファインチューニングされたBERTモデルで、質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム Transformers
TransformersB
harveyagraphcore
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルは、SQuAD v2データセットでファインチューニングされたDistilBERTベースの質問応答モデルで、読解タスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersD
shila
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
DistilBERTベースの質問応答モデル、SQuAD v2データセットでファインチューニング済み、質問応答タスクに適しています
質問応答システム Transformers
TransformersD
MMVos
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
distilbert-base-uncasedモデルを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
質問応答システム Transformers
TransformersD
haddadalwi
17
0
Roberta Base Squad2 Finetuned Squad
このモデルはdeepset/roberta-base-squad2を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
TransformersR
ms12345
14
0
Bert Base Uncased Finetuned Triviaqa
Apache-2.0
BERTベースモデルをTriviaQA質問応答データセットでファインチューニングし、オープンドメイン質問応答タスクに使用
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語B
mirbostani
17
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
DistilBERTベースの質問応答モデルで、SQuADデータセットで微調整され、抽出型質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム Transformers
TransformersD
lingchensanwen
16
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルはDistilBERTベースモデルを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、質問応答タスク専用です。
質問応答システム Transformers
TransformersD
ashhyun
16
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルは、DistilBERTベースモデルを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、質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム Transformers
TransformersD
shahma
16
0
Roberta Base Finetuned Squad
MIT
SQuAD 2.0データセットでファインチューニングされたRoBERTa-baseモデルに基づく質問応答モデルで、与えられたテキストに基づいて質問に答えるために使用されます
質問応答システム Transformers
TransformersR
janeel
16
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルはDistilBERT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
TransformersD
anu24
16
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
SQuADデータセットでファインチューニングされたDistilBERTモデルに基づく質問応答モデル
質問応答システム Transformers
TransformersD
shaojie
16
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルはDistilBERTベースモデルを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で、読解タスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersD
lorenzkuhn
15
0
Bert Base Uncased Squad V2.0 Finetuned
Apache-2.0
このモデルはbert-base-uncasedをsquad_v2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
TransformersB
kamalkraj
84
0
Deberta Base Combined Squad1 Aqa Newsqa And Newsqa
MIT
このモデルはDeBERTaアーキテクチャに基づき、SQuAD1、AQA、NewsQAデータセットでファインチューニングされた質問応答モデルです。
質問応答システム Transformers
TransformersD
stevemobs
15
0
Deberta Base Finetuned Aqa Squad1
MIT
このモデルはDeBERTa-base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、自動質問応答タスクに使用されます
質問応答システム Transformers
TransformersD
stevemobs
14
0
Bert Finetuned Squad
Apache-2.0
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 Transformers
TransformersB
spasis
16
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
DistilBERTベースの質問応答モデル、SQuADデータセットでファインチューニングされ、読解タスク用
質問応答システム Transformers
TransformersD
ak987
15
0
Albert Xxl V2 Finetuned Squad
Apache-2.0
SQuADデータセットでファインチューニングされたALBERT-xxlarge-v2モデルに基づく質問応答モデル
質問応答システム Transformers
TransformersA
anas-awadalla
15
1
En Finetuned Squad Qa Minilmv2 32
SQuADデータセットでファインチューニングされたMiniLMv2質問応答モデル、英語の読解タスク用
質問応答システム Transformers
TransformersE
subhasisj
18
0
Roberta Base Finetuned Squad 2
MIT
SQuADデータセットでファインチューニングされたRoBERTa-baseモデルに基づく質問応答モデル
質問応答システム Transformers
TransformersR
huxxx657
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルは、SQuADデータセットでファインチューニングされたDistilBERTベースの質問応答モデルで、抽出型質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム Transformers
TransformersD
sam999
15
0
Bert Base Uncased Finetuned Squad V2
Apache-2.0
このモデルは、bert-base-uncased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です
質問応答システム Transformers
TransformersB
HomayounSadri
621
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
SQuAD質問応答データセットでファインチューニングされたDistilBERTベースモデル
質問応答システム Transformers
TransformersD
cosmo
15
0
Distilbert Base Uncased Finetuned Squad
Apache-2.0
このモデルは、SQuADデータセットでファインチューニングされたDistilBERTベースの質問応答モデルで、読解タスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersD
laampt
16
0
- 1
- 2
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
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
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