Bert Base Uncased Qqp

🚀 bert-base-uncased-qqp

本模型是 bert-base-uncased 在GLUE QQP數據集上的微調版本。它在評估集上取得了出色的表現，為文本分類和自然語言推理任務提供了高效準確的解決方案。

🚀 快速開始

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

• 損失率（Loss）：0.2829
• 準確率（Accuracy）：0.9100
• F1值：0.8788
• 綜合得分：0.8944

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

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（learning_rate）：2e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，其中betas = (0.9, 0.999)，epsilon = 1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 訓練輪數（num_epochs）：3.0

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.20.0.dev0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。