Bert Finetuned Squad

🚀 dpkmnit/bert-finetuned-squad

該模型是 bert-base-cased 在未知數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 訓練損失：0.7048
• 輪數：1

🚀 快速開始

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✨ 主要特性

暫未提供相關主要特性的內容。

📦 安裝指南

暫未提供相關安裝步驟的內容。

💻 使用示例

暫未提供相關代碼示例的內容。

📚 詳細文檔

暫未提供相關詳細說明的內容。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 優化器：{'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 66549, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 訓練精度：混合浮點16位

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.24.0
• TensorFlow 2.9.1
• Datasets 2.7.0
• Tokenizers 0.13.2

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。