Distilbert Base Uncased Finetuned Rte

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-rte

このモデルは、glueデータセットでdistilbert-base-uncased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: 0.6661
• 正解率: 0.6173

🚀 クイックスタート

このモデルは、glueデータセットを用いてdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたもので、テキスト分類タスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、distilbert-base-uncasedをglueデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットでの結果は以下の通りです。

想定用途と制限事項

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習時には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
• 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: 5

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.15.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.17.0
• 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。