Bert Base Uncased Issues 128

🚀 bert-base-uncased-issues-128

本模型是 bert-base-uncased 在無特定數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：1.2109

🚀 快速開始

本模型是基於 bert-base-uncased 微調而來，可用於掩碼語言建模（Masked Language Modeling）任務。

📚 詳細文檔

模型描述

該模型是 bert-base-uncased 的微調版本，但目前關於此模型的更多詳細信息有待補充。

預期用途與限制

目前關於該模型的預期用途和限制的更多信息有待補充。

訓練和評估數據

目前關於訓練和評估數據的更多信息有待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：5e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：16

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.8.0
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。