Roberta Base Squad

🚀 DLL888/roberta-base-squad

このモデルは、不明なデータセットでroberta-base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: 0.7054
• 訓練終了ロジット精度: 0.8022
• 訓練開始ロジット精度: 0.7586
• 検証損失: 0.8224
• 検証終了ロジット精度: 0.7692
• 検証開始ロジット精度: 0.7402
• エポック: 1

📚 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。

想定用途と制限事項

詳細情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

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': 'Adam', 'learning_rate': {'class_name': 'WarmUp', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_schedule_fn': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 10570, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'passive_serialization': True}, 'warmup_steps': 500, 'power': 1.0, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 訓練精度: mixed_float16

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.24.0
• TensorFlow 2.9.2
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。