Roberta Base Mnli Bc

🚀 roberta-base_mnli_bc

このモデルは、GLUE MNLIデータセットで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。

• 損失: 0.2125
• 正解率: 0.9584

🚀 クイックスタート

このモデルは、GLUE MNLIデータセットを用いてroberta-baseをファインチューニングしたもので、テキスト分類タスクに使用できます。

✨ 主な機能

• GLUE MNLIデータセットでファインチューニングされたroberta-baseモデル。
• テキスト分類タスクにおいて高い正解率（0.9584）を達成。

📚 ドキュメント

モデル情報

モデルの結果

訓練手順

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。

• 学習率 (learning_rate): 2e-05
• 訓練バッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 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): linear
• エポック数 (num_epochs): 3.0
• 混合精度訓練 (mixed_precision_training): Native AMP

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.13.0
• Pytorch 1.10.1+cu111
• Datasets 1.17.0
• 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。