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# DeBERTaファインチューニング
Cricket Project 03
MIT
このモデルはmicrosoft/deberta-v3-baseをファインチューニングしたバージョンで、評価データセットで優れた性能を示し、精度は99.87%に達しました。
大規模言語モデル
Transformers
TransformersC
rawsun00001
22
1
Deberta V3 Small Base Emotions Classifier
MIT
Fast Emotion-Xは、MicrosoftのDeBERTa V3 Smallモデルをファインチューニングした感情検出モデルで、テキストを6つの感情カテゴリーに正確に分類できます。
テキスト分類 Transformers English
Transformers EnglishD
AnkitAI
518
2
Malay Sentiment Deberta Xsmall
Deberta-V3-xsmallをファインチューニングしたマレー語二項感情分析モデルで、肯定的または否定的な感情ラベルを予測可能
テキスト分類 Transformers Other
Transformers OtherM
malaysia-ai
217
2
Tapt Nbme Deberta V3 Base
MIT
microsoft/deberta-v3-baseをファインチューニングしたモデルで、評価セットでの精度は75.76%
大規模言語モデル Transformers
TransformersT
ZZ99
15
0
Deberta V2 Xlarge Cuad
このモデルはDeBERTa v2 XLargeのファインチューニング版で、契約理解タスクに特化して最適化されており、CUADデータセットでトレーニングされています。
大規模言語モデル Transformers English
Transformers EnglishD
akdeniz27
122
2
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers Supports Multiple Languages
Transformers Supports Multiple LanguagesL
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers English
Transformers EnglishC
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム Chinese
R
uer
2,694
98