Indobert IndoNLU QA

🚀 Rifky/IndoBERT-IndoNLU-QA

该模型是 indobenchmark/indobert-base-p2 在未知数据集上的微调版本。它在评估集上取得了如下结果：

• 训练损失：0.8296
• 验证损失：2.3649
• 轮数：4

🚀 快速开始

本模型是基于特定数据集对预训练模型进行微调得到的，可直接使用微调后的模型进行相关任务。

📚 详细文档

模型描述

此模型为 indobenchmark/indobert-base-p2 的微调版本，但目前关于该微调过程及模型的更多详细信息暂未提供。

预期用途与限制

目前关于该模型的预期用途和限制的详细信息暂未提供。

训练和评估数据

目前关于训练和评估所使用的数据的详细信息暂未提供。

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 优化器：{'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}
• 训练精度：float32

训练结果

框架版本

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

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。