エンコーダのみモデルの感情分析ファインチューニングして Unity で動かす

エンコーダのみのモデルをファインチューニングし、Unityで動作させる方法を解説しています。分類タスクに得意なエンコーダモデルの軽量性を活かし、エッジデバイスでの利用やLLMへの入力門番としての活用可能性を示唆しています。

• エンコーダのみのモデルは、デコーダのみのモデルより、文章全体の構造把握に優れ、分類タスクに向いている。
• BERT、RoBERTa、DeBERTa、ModernBERTなどがエンコーダのみのモデルとして挙げられ、それぞれ特徴がある。
• 文全体のベクトル表現を得るために、[CLS]プーリングやmeanプーリングといった手法が用いられる。
• 感情分析タスクでは、文脈全体を双方向で見られるエンコーダモデルが、文末の否定表現なども捉えやすく有利である。
• WRIMEデータセットを用いた感情分析（9クラス分類）のファインチューニングについて解説している。