Bert Base Uncased 2 Finetuned RRamicus

🚀 bert-base-uncased-2-finetuned-RRamicus

このモデルは、bert-base-uncased をNoneデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは、損失率1.4784を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、bert-base-uncased をNoneデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失率: 1.4784

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限事項

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード値: 928
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: linear
• エポック数: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。