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`@@ -125,6 +125,9 @@ SimCSEは乱数シード値やハイパラによって性能がブレやすい`
`125`	`125`	`\|[xlm-roberta-base](https://huggingface.co/xlm-roberta-base)\| 80.29\| 78.42\| 72.54\| 76.02\| 75.66\|`
`126`	`126`	`\|[studio-ousia/mluke-base-lite](https://huggingface.co/studio-ousia/mluke-base-lite)\| 83.48\| 81.96\| 74.97\| 78.47\| 78.47\|`
`127`	`127`
	`128`	`+JSICK (val)は実験時に開発セットとして用いたデータセットです。`
	`129`	+そのため、JSICK (val)は最終的な評価スコアに含めるのに相応しくないため、平均性能を示す`Avg.`はJSICK (test), JSTS (train), JSTS (val)の評価スコアを平均した値になっています。
	`130`	`+`
`128`	`131`	`表から、東北大BERTが比較的高い性能を示していることがわかり、早稲田大・京大のRoBERTaが近い性能を示していることがわかります。`
`129`	`132`	`また、文字レベルのモデルや、多言語モデルの性能は、比較的低めの性能になっています。`
`130`	`133`

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