Distilbert Base Uncased Becas 2

🚀 distilbert-base-uncased-becas-2

このモデルは、distilbert-base-uncased を becasv2 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: 5.9506

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のタスクに対して distilbert-base-uncased をファインチューニングしたものです。使用する際には、適切な前処理と後処理を行う必要があります。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、distilbert-base-uncased を becasv2 データセットでファインチューニングしたものです。詳細な情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

このモデルの想定される用途と制限に関する詳細な情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用したデータに関する詳細な情報は後日追加予定です。

学習手順

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。

• 学習率 (learning_rate): 0.1
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• 乱数シード (seed): 42
• 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): 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 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。