Bert Finetuned Small Data Uia

🚀 bert-finetuned-small-data-uia

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。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、モデルの概要を説明します。このモデルは、bert-base-uncasedをベースに特定のデータセットでファインチューニングされています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

トレーニングと評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 0.0002
• train_batch_size: 4
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 16
• total_train_batch_size: 64
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 20
• mixed_precision_training: Native AMP

トレーニング結果

詳細情報は後日提供予定です。

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。