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Squeezebert Mnli
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Squeezebert Mnli

Developed by typeform
SqueezeBERTはBERTの軽量版で、アーキテクチャを最適化することで計算リソースの需要を削減しつつ、高い自然言語理解性能を維持しています。
大規模言語モデル
Transformers
 English#軽量BERT#自然言語推論#ゼロショット分類
Downloads 37
Release Time : 3/2/2022

Model Overview

SqueezeBERTは効率的なBERTの変種で、リソースが限られた環境向けに設計されており、自然言語推論タスクに適しています。

Model Features

軽量で効率的
アーキテクチャを最適化することで計算リソースの需要を削減し、リソースが限られた環境に適しています。
高性能
自然言語推論タスクにおいて高い精度を維持しています。
多タイプ自然言語推論
多様な自然言語推論タスクをサポートし、さまざまなアプリケーションシナリオに適用可能です。

Model Capabilities

自然言語推論
ゼロショット分類

Use Cases

自然言語処理
テキスト分類
追加のトレーニングデータなしでテキストをゼロショット分類します。
multi_nliデータセットで良好なパフォーマンスを示します。
自然言語推論
2つのテキスト間の論理的関係（含意、矛盾、中立など）を判断します。
multi_nliデータセットで高い精度を達成しています。
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