Indobert IndoNLU QA

🚀 Rifky/IndoBERT-IndoNLU-QA

このモデルは、不明なデータセットで indobenchmark/indobert-base-p2 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。

• 訓練損失: 0.8296
• 検証損失: 2.3649
• エポック: 4

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のデータセットでファインチューニングされた indobenchmark/indobert-base-p2 のバージョンです。評価セットでは、訓練損失、検証損失、エポック数などの結果が得られています。

🔧 技術詳細

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• オプティマイザ: {'name': 'Adam', 'weight_decay': None, 'clipnorm': None, 'global_clipnorm': None, 'clipvalue': None, 'use_ema': False, 'ema_momentum': 0.99, 'ema_overwrite_frequency': None, 'jit_compile': True, 'is_legacy_optimizer': False, 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 20360, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 訓練精度: float32

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.26.1
• TensorFlow 2.11.0
• Datasets 2.9.0
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。