# 質問応答システム

スーパーレインボーカッコウは次語抽出(NTE)パラダイムに基づく小型情報抽出モデルで、大規模言語モデルの予測方法を模倣することで効率的な情報抽出を実現します。

distilbert-base-uncased-distilled-squadをファインチューニングした質問応答モデルで、評価セットでF1スコア81.33を達成

ProTrixは表と文のコンテキスト計画推論に特化したモデルで、表データとテキストデータの統合推論タスクを処理します。

これはHugging Face Transformersライブラリに基づく大規模言語モデルで、テキスト生成、言語翻訳、質問応答などの自然言語処理タスクに適しています。

qwen-4bモデルをベースに、100億の高品質インドネシア語テキストで継続訓練されたインドネシア語大規模言語モデル

中国語テキストの意味理解に特化したCoSENTフレームワークモデル、検索拡張生成(RAG)タスクに適応

ウクライナ語に最適化されたオープンソース大規模言語モデルで、ファインチューニング、モデル融合、直接選好最適化の3段階トレーニングプロセスで構築

これはsentence-transformersベースのイタリア語文章埋め込みモデルで、テキストを768次元ベクトル空間にマッピングし、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

ReasTAPは表推論に基づく事前学習モデルで、合成推論例を通じて表推論スキルを注入し、WikiTableQuestionsデータセットでファインチューニングされています

このモデルはデコーダ融合アーキテクチャに基づいており、t5-largeチェックポイントを使用し、自然問題データセットで訓練され、質問応答システムタスクに使用されます。

microsoft/MiniLM-L12-H384-uncasedをNaturalQuestionsデータセットでファインチューニングしたモデルで、質問応答タスクに適しています

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。

Electra-qaはELECTRAアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、QAタスクに適しています。

SpanBERT/spanbert-base-casedを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

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。

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

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

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

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。

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

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

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。

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

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。

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

DeBERTa-v3-xsmallアーキテクチャに基づく質問応答システムモデルで、SQuAD2.0データセットに特化してファインチューニングされています

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。

SQuADv1質問応答データセットでファインチューニングされたMobileBERTモデルベースのバージョン、質問応答タスク向けに最適化

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。

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

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

bert-base-uncasedモデルをTriviaQA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

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。

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

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。

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。

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。

Transformerベースの事前学習済みエンコーダ-デコーダモデルで、ベトナム語と英語向けに設計されており、要約生成、翻訳、質問応答タスクをサポートします。

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

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。