Roberta Base Fiqa Flm Sq Flit

🚀 roberta-base-fiqa-flm-sq-flit

本模型是在自定義數據集上對roberta-base進行微調後的版本，該數據集專為金融領域的問答任務而創建。

🚀 快速開始

本模型可用於構建金融服務行業（BFSI）領域的自定義問答系統。

✨ 主要特性

• RoBERTa是一個在大規模英文語料庫上以自監督方式進行預訓練的Transformer模型。
• 為特定的下游問答任務，對模型進行了進一步處理：
  1. 以掩碼語言模型（MLM）為目標，針對FIQA挑戰中基於觀點的問答任務進行領域自適應預訓練，相關數據可在此處獲取 - FIQA數據。
  2. 以MLM為目標，使用自定義生成的銀行和金融領域數據集進行預訓練。
  3. 使用SQuAD V2數據集進行微調，以適應問答任務。
  4. 使用SQuAD格式的自定義標註數據集進行微調，以適應特定領域和任務。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，暫不展示。

📚 詳細文檔

訓練和評估數據

更多信息待補充。

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：2e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam，其中betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身比例：0.2
• 訓練輪數：2.0

訓練結果

文檔未提供訓練結果相關內容，暫不展示。

框架版本

• Transformers 4.15.0.dev0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3

🔧 技術細節

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📄 許可證

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