डोमेन-अनुकूली प्रश्नोत्तर
डोमेन-अनुकूली प्रश्नोत्तर (DA-QA) एक पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल — आमतौर पर BERT या RoBERTa — को अनुकूलित करता है, जिसे पहले SQuAD जैसे सामान्य QA बेंचमार्क पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि एक नए लक्ष्य डोमेन (जैसे, बायोमेडिकल, कानूनी, वित्तीय) में प्रश्नों का सटीक उत्तर दिया जा सके जहाँ लेबल किया गया डेटा दुर्लभ है। डोमेन-अनुकूली पूर्व-प्रशिक्षण को कार्य फाइन-ट्यूनिंग के साथ संयोजित करने से अकेले सीधे फाइन-ट्यूनिंग की तुलना में काफी मजबूत प्रदर्शन प्राप्त होता है।
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स्रोत
- Garg, S., Vu, T., & Moschitti, A. (2020). TANDA: Transfer and Adapt Pre-Trained Transformer Models for Answer Sentence Selection. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(5), 7780–7788. DOI: 10.1609/aaai.v34i05.6282 ↗
- Yue, X., Zeng, Z., Shi, Y., Zhang, C., & Song, Y. (2022). Domain-adaptive Pre-training Methods for Natural Language Understanding. arXiv preprint. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Question Answering (DA-QA). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/domain-adaptive-question-answering
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