Biomednlp PubMedBERT Base Uncased Abstract Fulltext Finetuned Pubmedqa 2

🚀 BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltext-finetuned-pubmedqa-2

このモデルは、自然言語処理の分野において、特定のタスクに対して微調整されたモデルです。微調整元のモデルを基に、指定されたデータセットで学習を行い、評価セットで一定の精度を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、microsoft/BiomedNLP-PubMedBERT-base-uncased-abstract-fulltext を None データセットで微調整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: 1.0005
• 正解率: 0.54

✨ 主な機能

• テキスト分類タスクに対応しています。
• 微調整により、特定のデータセットに適した性能を発揮します。

🔧 技術詳細

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。

• 学習率: 0.003
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• 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: 5

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.10.2
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.12.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。