Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
User:バイナリ分類を行うことができる機械学習モデルを考えてほしい。
データセットに関する情報は次のとおりです。
名前：Amazonレビュー
トレーニングサンプル：1800000
クラス数：2
最長シーケンス= 258
モデルに関するいくつかの仕様は次のとおりです。
ゼロから微調整したり、めまいすることができます
優先推論速度が必要です
トレーニング速度：関係ありません
メトリック：精度、精度、AUC Assistant:Amazon Reviews Datasetのバイナリ分類に適したモデルは、微調整されたBERT（変圧器からの双方向エンコーダー表現）モデルである可能性があります。多数のトレーニングサンプル（180万）と258の最長シーケンス長を考えると、Amazonレビューデータで微調整する前に、同様のタスクでBERTモデルを事前にトレーニングすると、パフォーマンスが向上する可能性があります。推論速度は優先事項であるため、DistilbertなどのBERTの軽いバージョンを使用したり、量子化技術を使用したりすると、モデルがより計算効率が高くなります。モデルのパフォーマンスを評価するために、精度、精度、AUCなどのメトリックを使用できます。 
User:「Amazonデータで微調整する前に、最初に同様のタスクでBERTモデルを事前にトレーニングする」と言うとき、どういう意味ですか？別のレビューデータセットを見つける必要がありますか？それとも、言語に関する最初のトレーニングで十分ですか？それが何であれ、大きな違いを生むのでしょうか、それとも私の最終モデルの小さなものでしょうか？

### Response:

Amazon情報で微調整するための類似の労働力に関するBERTモデルを事前に訓練することは、最終モデルの達成に対する説得力のある異常を達成できる不可欠なペースです。たとえば、愛情のアッセイモデルを体に悪化させている場合、Amazonデータでそれを微調整する前に愛情アッセイの割り当てでBertを前に訓練することに食欲をそそるでしょう。この代理店は、追加の分析データセットを確認する必要がある場合、できればAmazonデータに類似したデータセットであり、それを使用してBERTモデルを事前にトレーニングします。その後、トレーニング前に、Amazonデータで典型的なものを微調整することができます。これは、Amazonデータの複雑さ、アーチからより大きなパフォーマンスをより大きな誘導に驚かせることになります。さらに、Agnateの割り当てでの事前トレーニングは、典型的なアクセントの解剖学をより大きくすることを典型的な視野に見習いにアドバイスすることができます。