# テキスト推論

このモデルはDeBERTa-v3-largeアーキテクチャに基づくゼロショット分類モデルで、主に5つのNLIデータセットでトレーニングされており、元のNLIタスクに従うタスクに適しています。

このモデルは5つのNLIデータセットでトレーニングされたテキスト分類モデルで、主にゼロショット分類タスクに使用され、比較ベンチマークとして利用されます。

T5-smallアーキテクチャをSNLIデータセットでファインチューニングしたテキスト生成モデルで、矛盾関係の識別と要約生成タスクに特化

GPT-3アーキテクチャに基づく12億パラメータの韓国語Transformerモデルで、SKテレコムが開発し、主に韓国語テキスト生成と理解タスクに使用されます。

このモデルは、ALBERT-large-v2をベースにGLUE RTEタスクで微調整されたテキスト分類モデルで、テキストの含意関係を識別するために使用されます。

このモデルはdistilroberta-baseでトレーニングされたクロスエンコーダーで、特定の質問に与えられた段落が答えられるかどうかを判断するために使用され、GLUE QNLIデータセットでトレーニングされています。

DistilBart-MNLI は bart-large-mnli の蒸留バージョンで、教師なし蒸留技術を採用し、性能はオリジナルモデルに近いがより軽量です。

DistilBart - MNLIは、教師なし蒸留技術を用いてbart - large - mnliから蒸留された軽量版で、高い精度を維持しながらモデルの複雑さを減らしています。

DistilBart-MNLI は BART-large-MNLI の蒸留バージョンで、教師なし蒸留技術を採用し、高性能を維持しながらモデルサイズを大幅に削減しています。

DistilBart - MNLIは、教師なし蒸留技術を用いてbart - large - mnliから蒸留された軽量化バージョンで、高い精度を維持しながらモデルサイズを小さくしています。

DeBERTa-v3-largeをMNLIタスクでファインチューニングしたモデルで、GLUE MNLI評価セットで91.75%の精度を達成

このモデルは、BSC-TeMU/roberta-base-bneをMNLIデータセットで微調整したバージョンで、主に自然言語推論タスクに使用されます。