# 質問応答システムの最適化

Transformerアーキテクチャに基づくCrossEncoderモデルで、Quoraの質問ペアデータセットで微調整され、テキストペアのスコアを計算するために使用され、意味的類似度と意味的検索タスクに適しています。

sentence-transformersライブラリを基に、msmarcoデータセットで訓練されたクロスエンコーダモデルで、テキストの再ランキングと意味検索に使用されます。

これはModernBERT-baseから微調整されたクロスエンコーダモデルで、テキストペアのスコアを計算するために使用され、テキストの再ランキングと意味検索タスクに適しています。

Bloomz-560mを基に構築されたバイリンガル再ランキングモデルで、クエリとコンテキストの意味的関連性を測定し、フランス語と英語をサポート

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の稠密ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

シルバーリトリーバーモデルは、ポーランド語の文または段落を768次元の密なベクトル空間にエンコードし、ドキュメント検索や意味検索などのタスクに使用できます。

このモデルはparaphrase-multilingual-mpnet-base-v2をファインチューニングしたバージョンで、英語とドイツ語の文の類似度計算をサポートし、多言語テキスト埋め込みタスクに適しています。

deepset/roberta-base-squad2を微調整したモデル、具体的な用途は明記されていません

これはDistilBERTベース未エンコードモデルのINT8量子化バージョンで、質問応答タスク向けに設計されており、学習後静的量子化によりモデルサイズと推論速度が最適化されています。

SQuADv1データセットでファインチューニングされたBERT-largeモデルベースの質問応答モデル、二次枝刈り技術で最適化

このモデルはdistilbert-base-cased-distilled-squad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

SQuAD1、AQA、NewsQAデータセットで微調整されたDeBERTa-baseモデルを基にした質問応答モデル

DeBERTa-baseアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、SQuAD1、AQA、NewsQAデータセットで共同ファインチューニングされています

このモデルはdistilbert-base-uncasedをSQuADの敵対的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。

これは多言語Robertaモデルで、ブルガリア語の文の埋め込みベクトルを生成するために使用できます。トレーニングのインスピレーションはSentence-BERTから得られ、教師モデルはGoogleのUSEモデルです。

adversarial_qaデータセットでトレーニングされた質問応答モデルで、敵対的な質問に答えるために使用されます。

sentence-transformersに基づくイタリア語の文章埋め込みモデルで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングできます。

これは、事前学習済みの80% 1x4ブロックスパースPrune OFA BERT-Largeモデルを知識蒸留でファインチューニングしたモデルで、SQuADv1.1質問応答タスクで優れた性能を発揮します。

LinkBERT-largeは、英語版ウィキペディアと書籍のコーパスを用いて事前学習された改良型BERTモデルで、ドキュメントのリンク情報を統合することで、ドキュメント間の知識理解能力を強化しています。

FiDは知識蒸留に基づく質問応答システムモデルで、リーダーモデルの知識を検索器に蒸留することで、質問応答システムの効率を向上させます。

Distilbert_BaseをファインチューニングしたSQuAD2.0およびカスタム質問応答データセットモデルで、効率的な質問応答タスクに特化

このモデルはDistilBERTアーキテクチャに基づいており、SQuAD2とMIT Restaurantデータセットでファインチューニングされたバージョンで、質問応答と固有表現認識タスクをサポートします。

distilbert-base-uncased-squad2をconll2003データセットでファインチューニングした質問応答と固有表現認識モデル

XLM - Rを拡張した長シーケンス処理モデルで、最大4096トークンのシーケンス処理をサポートし、多言語タスクに適しています。

このモデルは質問応答タスクに対して微調整されたBERT-Baseモデルで、80% 1x4ブロックスパース事前学習を採用し、知識蒸留技術を組み合わせています。

ParsBigBirdはBigBirdフレームワークに基づくペルシア語のBertモデルで、最大4096トークンのテキストシーケンスの処理をサポートします。