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lukeとdeberta-v2のアンサンブルモデルを作成したら最高の精度を達成した件 - Qiita
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lukeとdeberta-v2のアンサンブルモデルを作成したら最高の精度を達成した件 - Qiita
以下の表からもわかる通り、今回作成したアンサンブルbaseモデルは既存のbaseモデルのSOTAを超える性能... 以下の表からもわかる通り、今回作成したアンサンブルbaseモデルは既存のbaseモデルのSOTAを超える性能となりました（個々のモデルの精度は約0.800だったため、まさかSOTAを超えられるとは夢にも思っていませんでした！！）。 参考：既存のbaseモデルの性能（studio ousiaさんのホームページ（ https://www.ousia.jp/ja/page/ja/2022/11/17/luke-japanese/ ） より引用） では使用したコードなどについてみていきます（実装はかなり簡単です） 環境 pandas 1.4.4 numpy 1.23.4 torch 1.12.1 transformer 4.24.0 Python 3.9.13 sentencepiece 0.1.97 LUKE 2020年4月当時、5つのタスクで世界最高精度を達成した新しい言語モデル。 日本語バー
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