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Developed by Venkatesh4342
distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、評価データセットで優れた性能を示し、精度とF1スコアが共に1.0を達成しました。
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Release Time : 6/2/2024

Model Overview

このモデルはテキスト分類モデルで、特定タスクの分類に主に使用されます。具体的なタスクと用途はさらに追加する必要があります。

Model Features

高効率軽量
DistilBERTアーキテクチャを基に、性能を維持しながらモデルサイズと計算リソース要件を削減しました。
高精度
評価データセットで1.0の精度とF1スコアを達成し、優れた性能を示しました。
迅速なトレーニング
わずか3エポックのトレーニングで優れた性能に到達し、トレーニング効率が高いです。

Model Capabilities

テキスト分類
自然言語処理

Use Cases

テキスト分析
イベント検出
特定タイプのイベントやコンテンツの検出に使用可能(モデル名から推測)
高精度(1.0)
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