Sst T5 Base

🚀 sst-t5-base

このモデルは、t5-base を sst データセットで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: 0.0185
• 平均二乗誤差 (MSE): 0.0185

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のタスクに対して t5-base モデルを sst データセットで微調整したものです。

📚 ドキュメント

トレーニング手順

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。

• 学習率 (learning_rate): 5e-05
• トレーニングバッチサイズ (train_batch_size): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 32
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配蓄積ステップ (gradient_accumulation_steps): 4
• 総トレーニングバッチサイズ (total_train_batch_size): 32
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラのタイプ (lr_scheduler_type): 線形
• エポック数 (num_epochs): 20

トレーニング結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.37.0
• Pytorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.2

📄 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。