Bert Base Uncased Finetuned Squad

🚀 bert-base-uncased-finetuned-squad

該模型是基於SQuAD1.1數據集對bert-base-uncased進行微調後的版本，可用於問答任務，在評估集上有特定的損失表現。

🚀 快速開始

此模型是 bert-base-uncased 在 SQuAD1.1 數據集上的微調版本。它通過 Transformers 的問答示例 Colab 筆記本進行訓練，該筆記本可在 此處 獲取。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失：1.0780

📚 詳細文檔

模型信息

訓練和評估數據

該模型在 SQuAD1.1 數據集上進行訓練和評估，但文檔未提供更多關於數據的詳細信息。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數，這些參數與對 distilbert-base-uncased 進行問答微調時使用的參數相同：

• 學習率：2e-05
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：16
• 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：3

訓練結果

驗證結果

框架版本

• Transformers 4.9.2
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.11.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本模型採用 Apache 2.0 許可證。