Finetuned Arabert Gec

🚀 s3h/finetuned-arabert-gec

このモデルは、不明なデータセットで aubmindlab/bert-base-arabertv02 をファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 訓練損失: -0.1214
• 訓練プーラー出力損失: -0.1214
• 検証損失: -0.1303
• 検証プーラー出力損失: -0.1303
• エポック: 2

📚 ドキュメント

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• オプティマイザ: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 5e-05, 'decay_steps': 3, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 訓練精度: mixed_float16

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.14.1
• TensorFlow 2.6.2
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3