Bert Base Uncased Finetuned Squad

🚀 bert-base-uncased-finetuned-squad

このモデルは、SQuAD1.1データセットでbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンです。こちらにあるTransformersの質問応答に関するColabノートブックを通じて学習されました。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 1.0780

🚀 クイックスタート

このモデルは質問応答タスクに特化しており、SQuAD1.1データセットで事前学習されています。特定の質問に対する回答を取得するために使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、質問応答タスクのためにBERTベースモデルをSQuAD1.1データセットでファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限

このモデルは質問応答タスクに最適化されていますが、特定のドメインや質問の種類に対しては性能が低下する可能性があります。

学習と評価データ

このモデルはSQuAD1.1データセットを使用して学習および評価されました。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。これらはdistilbert-base-uncasedを質問応答タスクでファインチューニングする際に使用されたものと同じです。

• 学習率: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 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: 線形
• エポック数: 3

学習結果

検証結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.9.2
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.11.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。