Bert Base Uncased Finetuned Triviaqa

🚀 BERT Base Uncased を TriviaQA でファインチューニング

このプロジェクトでは、Transformers の run_squad.py レガシースクリプトの修正版を使用して、BERT (Base) モデルを TriviaQA データセットでファインチューニングしています。このスクリプトはこのリポジトリに含まれています。

🚀 クイックスタート

BERT Base Uncased モデルを TriviaQA データセットでファインチューニングするには、以下の手順に従ってください。

$ cd ~/projects/transformers/examples/legacy/question-answering
$ mkdir bert_base_uncased_finetuned_triviaqa
python run_triviaqa.py \
        --model_type bert \
        --model_name_or_path "bert-base-uncased" \
        --do_train \
        --do_eval \
        --do_lower_case \
        --num_train_epochs 2 \
        --per_gpu_train_batch_size 8 \
        --per_gpu_eval_batch_size 32 \
        --max_seq_length 384 \
        --max_grad_norm inf\
        --doc_stride 128 \
        --train_file "~/projects/data/triviaqa/squad-triviaqa-wikipedia-train.json" \
        --predict_file "~/projects//data/triviaqa/squad-triviaqa-wikipedia-dev.json" \
        --output_dir "./bert_base_uncased_finetuned_triviaqa" \
        --save_steps 50000

💻 使用例

基本的な使用法

上記のコマンドを実行することで、BERT Base Uncased モデルを TriviaQA データセットでファインチューニングできます。

📚 詳細ドキュメント

結果

ファインチューニング後のモデルの評価結果は以下の通りです。

{'exact': 55.57530864197531, 'f1': 61.37345358329793, 'total': 10125, 'HasAns_exact': 55.57530864197531, 'HasAns_f1': 61.37345358329793, 'HasAns_total': 10125, 'best_exact': 55.57530864197531, 'best_exact_thresh': 0.0, 'best_f1': 61.37345358329793, 'best_f1_thresh': 0.0}

📄 ライセンス

このプロジェクトは Apache-2.0 ライセンスの下で提供されています。