# 転移学習の応用

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基にファインチューニングした猫と犬の画像分類モデルで、テストデータセットで99%の精度を達成

bert-base-casedをファインチューニングした質問応答モデルで、SQuADデータセットで最適化されています

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で、SQuAD2.0形式の質問応答タスクに適しています

GPT-2小型モデルをファインチューニングしたフランス語言語モデルで、テキスト生成などの自然言語処理タスクに適しています

このモデルはACL2021論文のイベント抽出システムの一部で、RoBERTa-largeアーキテクチャを基にQAMRデータセットでファインチューニングされ、ゼロショットイベント抽出タスクに使用されます。