私の以前の回答が突然であるように見えた場合、私は謝罪します。AI言語モデルとして、私は感情を持っていませんが、私の反応のトーンが突然または激しいと思われたかもしれないことを理解しています。

カスタマーレビューのバイナリ分類については、元の質問に答えるために、RNN、LSTM、または微調整されたBertまたはBARTのいずれかを使用することを検討できます。モデルの選択は、トレーニングデータのサイズ、利用可能な計算リソース、必要な推論速度など、いくつかの要因に依存します。

データ形式に関しては、レビューがRAWテキストとして利用可能か、トークン化シーケンスなどの他の形式で利用できるかどうかを判断する必要があります。利用可能なハードウェアも重要な考慮事項になります。これにより、トレーニングできるモデルのサイズが決定されるためです。

モデルを構築するときは、データをトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割する必要があります。バイナリクロスエントロピー損失関数を使用する必要があります。また、すぐに動作するハイパーパラメーターのセットを見つけることは現実的ではないかもしれないことに注意してください。また、特定のユースケースで最高のパフォーマンスを得るには、ハイパーパラメーターを自分で微調整する必要があるかもしれません。

また、モデルを評価する際に、これらのメトリックがモデルのパフォーマンスに関する補完的な情報を提供するため、モデルを評価する際には、精度とリコールの両方のメトリックを含めることをお勧めします。推論に使用されるハードウェアと目的の推論速度も重要な考慮事項です。
I apologize if my previous response seemed abrupt. As an AI language model, I do not have feelings, but I understand that the tone of my response may have seemed abrupt or intense.

To answer your original question, for the binary classification of customer reviews, you can consider using either an RNN, LSTM, or fine-tuned BERT or BART. The choice of model will depend on several factors such as the size of your training data, the computational resources available, and your desired inference speed.

In terms of the data format, you need to determine whether the reviews are available as raw text or in some other format such as tokenized sequences. The hardware available will also be a key consideration, as this will determine the size of the model you can train.

When building the model, you should divide your data into a training set, a validation set, and a test set. The binary cross entropy loss function should be used. You should also keep in mind that finding a set of hyperparameters that will work well out-of-the-box may not be realistic and you may need to fine-tune the hyperparameters yourself to obtain the best performance for your particular use case.

It is also advisable to include both precision and recall metrics when evaluating the model, as these metrics provide complementary information about the performance of the model. The hardware used for inference and the desired inference speed will also be important considerations.