Bert Base Uncased Finetuned Triviaqa

🚀 bert-base-uncased-finetuned-triviaqa

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。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.9252

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のデータセットでファインチューニングされた bert-base-uncased のバージョンです。評価セットでの損失は0.9252です。

📚 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。

• 学習率: 2e-05
• トレーニングバッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• 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: 2

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• 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。