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Efficient Mlm M0.15 801010
E
Efficient Mlm M0.15 801010
Developed by princeton-nlp
プレレイヤー正規化技術を採用したRoBERTaモデル、マスク言語モデリングにおけるマスク比率の影響を研究
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Release Time : 4/22/2022
Model Overview
このモデルはRoBERTaアーキテクチャを改良した事前学習言語モデルで、マスク言語モデリングタスクにおけるマスク内容の比率がモデル性能に与える影響を主に研究しています。HuggingFaceがまだサポートしていないプレレイヤー正規化技術を採用しています。
Model Features
プレレイヤー正規化技術
HuggingFace公式ライブラリがまだサポートしていないプレレイヤー正規化アーキテクチャを採用、トレーニング安定性の向上が期待
マスク比率研究
マスク言語モデリングにおける15%のマスク比率が最適かどうかを専門に研究
HuggingFace互換
特殊なアーキテクチャを使用しているが、カスタムコードによりHuggingFaceエコシステムと互換性を保持
Model Capabilities
マスク言語モデリング
テキスト表現学習
シーケンス分類
Use Cases
自然言語処理研究
マスク比率最適化研究
異なるマスク比率が事前学習言語モデルの性能に与える影響を研究するために使用
テキスト理解
テキスト分類
ファインチューニングにより様々なテキスト分類タスクに使用可能
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