# 问答システムの最適化

ALBERT XXLargeアーキテクチャに基づく问答モデルで、SQuAD V2データセットに対して微調整されています。

これはnn_pruningライブラリを使って剪定最適化された问答モデルで、元の重みの50%を保持し、SQuAD v1で微調整され、F1値は88.72に達します。

このモデルは、bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2をsquad_v2とmit_restaurantデータセットで微調整したバージョンで、タグ分類タスクをサポートしています。

DistilBERTベースの问答と命名エンティティ認識のマルチタスクモデルで、conll2003データセットで微調整されています。

このモデルはBERT - miniアーキテクチャに基づき、SQuAD 2.0データセットでM - FAC 2次オプティマイザーを使用して微調整された问答モデルです。