Mlm Spanish Roberta Base

🚀 mlm-spanish-roberta-base

該模型採用RoBERTa基礎架構，使用3.6GB原始文本從頭開始訓練了10個輪次。訓練過程中使用了4塊Tesla V - 100 GPU。

🚀 快速開始

本模型具備RoBERTa基礎架構，通過3.6GB原始文本從頭開始進行訓練，歷經10個輪次，訓練時使用了4塊Tesla V - 100 GPU。

為了測試所得模型的質量，我們在針對西班牙語自然語言理解（NLU）的GLUES基準測試上對其進行了評估，結果如下：

💻 使用示例

基礎用法

# 這裡可以根據實際使用該模型的代碼示例進行補充
# 例如加載模型等操作
# 假設使用transformers庫
from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer

model_name = "mlm-spanish-roberta-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)

text = "MMG se dedica a la <mask> artificial."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

高級用法

# 高級使用場景說明，比如在特定任務上微調模型等
# 這裡只是示例，實際代碼需要根據具體情況編寫
from transformers import TrainingArguments, Trainer

# 定義訓練參數
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 輸出目錄
    num_train_epochs=3,              # 訓練輪次
    per_device_train_batch_size=16,  # 每個設備的訓練批次大小
    per_device_eval_batch_size=64,   # 每個設備的評估批次大小
    warmup_steps=500,                # 熱身步數
    weight_decay=0.01,               # 權重衰減
    logging_dir='./logs',            # 日誌目錄
    logging_steps=10,
)

# 定義Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,  # 訓練數據集
    eval_dataset=eval_dataset     # 評估數據集
)

# 開始訓練
trainer.train()