V3 Large Mnli

🚀 DeBERTa-v3-large のMNLIデータセットでのファインチューニングモデル

このモデルは、GLUE MNLIデータセットでmicrosoft/deberta-v3-large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。

• 損失: 0.4103
• 正解率: 0.9175

🚀 クイックスタート

このモデルは、GLUE MNLIデータセットでのファインチューニングにより、高い性能を発揮します。以下に、このモデルの訓練に関する詳細情報を示します。

🔧 技術詳細

訓練ハイパーパラメータ

訓練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: 6e-06
• 訓練バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ: 50
• エポック数: 2.0

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.13.0.dev0
• Pytorch 1.10.0
• Datasets 1.15.2.dev0
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。