Amazonレビューデータセットにおける二値分類に適したモデルは、微調整されたBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）モデルである可能性がある。トレーニングサンプルの数が多く（180万）、シーケンス長が最長で258であることから、Amazonレビューデータで微調整を行う前に、類似タスクでBERTモデルを事前トレーニングすることで、性能向上につながる可能性がある。推論速度は優先事項であるため、DistilBERT のような BERT の軽量バージョンを使用するか、量子化技術を利用することで、モデルをより計算効率的にすることができる。モデルの性能を評価するために、精度、確度、AUC などの指標を使用することができる。
A suitable model for binary classification on the Amazon reviews dataset could be a fine-tuned BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model. Given the large number of training samples (1.8 million) and the longest sequence length of 258, pre-training the BERT model on a similar task before fine-tuning it on the Amazon reviews data can lead to improved performance. Since inference speed is a priority, using a lighter version of BERT such as DistilBERT or utilizing quantization techniques can help make the model more computationally efficient. To evaluate the model's performance, metrics such as accuracy, precision, and AUC can be used.