🚀 wiki_13
このモデルは、不明なデータセットで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。
🚀 クイックスタート
このセクションでは、モデルの概要と評価結果をご紹介します。
モデル概要
このモデルは、特定のベースモデルを不明なデータセットでファインチューニングしたものです。
評価結果
評価セットにおける損失は2.9591です。
🔧 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。
| パラメータ |
値 |
| learning_rate |
0.0001 |
| train_batch_size |
16 |
| eval_batch_size |
16 |
| seed |
13 |
| gradient_accumulation_steps |
2 |
| total_train_batch_size |
32 |
| optimizer |
Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08) |
| lr_scheduler_type |
linear |
| lr_scheduler_warmup_steps |
40000 |
| training_steps |
100000 |
トレーニング結果
トレーニングの結果は以下の表に示されています。
| トレーニング損失 |
エポック |
ステップ |
検証損失 |
| No log |
0.9847 |
2000 |
8.0854 |
| 8.1286 |
1.9695 |
4000 |
7.4147 |
| 8.1286 |
2.9542 |
6000 |
7.2936 |
| 7.3042 |
3.9389 |
8000 |
7.2263 |
| 7.3042 |
4.9237 |
10000 |
7.1350 |
| 7.1348 |
5.9084 |
12000 |
7.0611 |
| 7.1348 |
6.8932 |
14000 |
7.0000 |
| 6.9718 |
7.8779 |
16000 |
6.9539 |
| 6.9718 |
8.8626 |
18000 |
6.8852 |
| 6.8205 |
9.8474 |
20000 |
6.8512 |
| 6.8205 |
10.8321 |
22000 |
6.8137 |
| 6.6971 |
11.8168 |
24000 |
6.7650 |
| 6.6971 |
12.8016 |
26000 |
6.6483 |
| 6.5488 |
13.7863 |
28000 |
6.5099 |
| 6.5488 |
14.7710 |
30000 |
6.2472 |
| 6.2179 |
15.7558 |
32000 |
5.9238 |
| 6.2179 |
16.7405 |
34000 |
5.3578 |
| 5.4765 |
17.7253 |
36000 |
5.0209 |
| 5.4765 |
18.7100 |
38000 |
4.7463 |
| 4.8038 |
19.6947 |
40000 |
4.5390 |
| 4.8038 |
20.6795 |
42000 |
4.3029 |
| 4.341 |
21.6642 |
44000 |
4.1737 |
| 4.341 |
22.6489 |
46000 |
4.0038 |
| 3.993 |
23.6337 |
48000 |
3.8794 |
| 3.993 |
24.6184 |
50000 |
3.7730 |
| 3.74 |
25.6032 |
52000 |
3.6758 |
| 3.74 |
26.5879 |
54000 |
3.6050 |
| 3.5482 |
27.5726 |
56000 |
3.5573 |
| 3.5482 |
28.5574 |
58000 |
3.4807 |
| 3.4039 |
29.5421 |
60000 |
3.4149 |
| 3.4039 |
30.5268 |
62000 |
3.3689 |
| 3.2796 |
31.5116 |
64000 |
3.3317 |
| 3.2796 |
32.4963 |
66000 |
3.2805 |
| 3.1856 |
33.4810 |
68000 |
3.2562 |
| 3.1856 |
34.4658 |
70000 |
3.2052 |
| 3.1083 |
35.4505 |
72000 |
3.1827 |
| 3.1083 |
36.4353 |
74000 |
3.1513 |
| 3.0408 |
37.4200 |
76000 |
3.1234 |
| 3.0408 |
38.4047 |
78000 |
3.0981 |
| 2.9838 |
39.3895 |
80000 |
3.0862 |
| 2.9838 |
40.3742 |
82000 |
3.0890 |
| 2.939 |
41.3589 |
84000 |
3.0375 |
| 2.939 |
42.3437 |
86000 |
3.0297 |
| 2.8967 |
43.3284 |
88000 |
3.0112 |
| 2.8967 |
44.3131 |
90000 |
2.9907 |
| 2.8682 |
45.2979 |
92000 |
2.9836 |
| 2.8682 |
46.2826 |
94000 |
3.0020 |
| 2.8445 |
47.2674 |
96000 |
2.9588 |
| 2.8445 |
48.2521 |
98000 |
2.9804 |
| 2.8208 |
49.2368 |
100000 |
2.9591 |
フレームワークバージョン
- Transformers 4.45.2
- Pytorch 2.5.1+cu124
- Datasets 3.0.1
- Tokenizers 0.20.1
%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Transformers 複数言語対応