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Roberta Base 100M 3
1Mから1Bトークン規模のデータセットで事前学習されたRoBERTaバリアントで、BASEとMED-SMALLの2つの仕様があり、リソースが限られた場面での自然言語処理タスクに適しています
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Release Time : 3/2/2022
Model Overview
異なる規模のデータセット（1M/10M/100M/1Bトークン）で事前学習されたRoBERTaモデルで、モデル仕様とトレーニングパラメータを調整することで小規模データシナリオでのパフォーマンスを最適化しています
Model Features
小規模データ最適化
1M-1Bトークンの小規模データに特化して最適化されており、元のRoBERTaよりもデータが制限されたシナリオに適しています
仕様選択可能
BASE(125M)とMED-SMALL(45M)の2つのパラメータ規模を提供し、性能と効率のバランスを取っています
厳格な検証
各データ規模で検証パープレキシティが最低の3つのモデルをリリースし、品質を保証しています
Model Capabilities
テキスト表現学習
下流タスクのファインチューニング
マスク単語予測
Use Cases
教育分野
小規模データファインチューニング
限られた注釈データを持つ教育テキスト分類タスクで事前学習ベースとして使用
研究分野
事前学習戦略研究
異なるデータ規模が事前学習モデルの性能に与える影響を研究
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