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
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。