Bert Base Cased Finetuned Stsb

🚀 bert-base-cased-finetuned-stsb

このモデルは、GLUE STSBデータセットでbert-base-cased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。

• 損失: 0.4861
• ピアソン相関係数: 0.8926
• スピアマン相関係数: 0.8898
• 総合スコア: 0.8912

このモデルは、この論文で紹介されているgoogle/fnet-baseとbert-base-casedを比較するためにファインチューニングされました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、GLUE STSBデータセットに特化したタスクで使用できます。以下のコマンドを使ってトレーニングを行うことができます。

#!/usr/bin/bash

python ../run_glue.py \\n  --model_name_or_path bert-base-cased \\n  --task_name stsb \\n  --do_train \\n  --do_eval \\n  --max_seq_length 512 \\n  --per_device_train_batch_size 16 \\n  --learning_rate 2e-5 \\n  --num_train_epochs 3 \\n  --output_dir bert-base-cased-finetuned-stsb \\n  --push_to_hub \\n  --hub_strategy all_checkpoints \\n  --logging_strategy epoch \\n  --save_strategy epoch \\n  --evaluation_strategy epoch \\n

📦 インストール

このモデルを使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行してください。

pip install transformers datasets torch tokenizers

🔧 技術詳細

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

トレーニング結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.11.0.dev0
• Pytorch 1.9.0
• Datasets 1.12.1
• 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。