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Distilbert Mlm 750k
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Distilbert Mlm 750k

Developed by vocab-transformers
DistilBERTはBERTの軽量級蒸留バージョンで、大部分の性能を維持しながらパラメータが少なくなっています。
大規模言語モデル
Transformers
#軽量級BERT#多領域テキスト理解#効率的な事前学習
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Release Time : 4/2/2022

Model Overview

DistilBERTは知識蒸留技術を通じてBERTモデルから圧縮された軽量級モデルで、主に自然言語処理タスク、例えばテキスト分類、質問応答、固有表現認識などに使用されます。

Model Features

軽量で効率的
知識蒸留技術を通じて、モデルのパラメータが元のBERTより40%減少し、同時に97%の性能を維持します。
多タスク対応
テキスト分類、質問応答、固有表現認識などの様々な自然言語処理タスクをサポートします。
事前学習データが豊富
C4、MSMARCO、ウィキペディア、S2ORC、ニュースデータセットで事前学習されています。

Model Capabilities

テキスト分類
質問応答システム
固有表現認識
テキスト埋め込み

Use Cases

テキスト分析
感情分析
テキストの感情傾向（肯定的、否定的、中立的）を分析します。
複数のベンチマークデータセットで元のBERTモデルに近い性能を発揮します。
スパムメール検出
スパムメールや有害コンテンツを識別して分類します。
情報抽出
固有表現認識
テキストから人名、地名、組織名などのエンティティを抽出します。
質問応答システム
与えられたテキストに基づいてユーザーの質問に答えます。
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