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Mobilebert Uncased Squad V1

Developed by csarron
MobileBERTはBERT_LARGEの軽量化バージョンで、ボトルネック構造を採用し、自己注意機構とフィードフォワードネットワークのバランスを実現しています。このモデルはSQuAD1.1データセットで微調整され、質問応答タスクに適しています。
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

軽量型の質問応答システムモデルで、MobileBERTアーキテクチャに基づき、読解タスクに特化して最適化されています。

Model Features

軽量化設計
MobileBERTアーキテクチャを採用しており、標準のBERTモデルよりも軽量で、モバイル端末やリソースが制限された環境に適しています。
高効率性能
SQuAD1.1データセットで82.6 EMと90.0 F1のスコアを達成し、原論文で報告された性能に近いです。
高速トレーニング
ダブルGPU構成で約3時間で微調整トレーニングを完了できます。

Model Capabilities

読解
質問応答システム
テキスト理解
情報抽出

Use Cases

教育
読解支援
学生がテキストから迅速に質問の答えを探すのを支援します
正解率82.6 EM/90.0 F1
情報検索
文書質問応答システム
大型文書から迅速に関連情報を特定します
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