Language Detection Fine Tuned On Xlm Roberta Base

🚀 language-detection-fine-tuned-on-xlm-roberta-base

このモデルは、common_language データセットで xlm-roberta-base 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

このモデルは、言語検出タスクに特化しており、高い精度で言語を識別することができます。

📚 ドキュメント

評価セットの結果

• 損失: 0.1886
• 正解率: 0.9738

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• learning_rate: 3e-05
• train_batch_size: 1
• eval_batch_size: 1
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 500
• num_epochs: 1
• mixed_precision_training: Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.12.5
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.15.1
• Tokenizers 0.10.3

ノートブック

notebook

📄 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。