Bert Base Uncased Issues 128

🚀 bert-base-uncased-issues-128

本模型是 bert-base-uncased 在无特定数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：1.2109

🚀 快速开始

本模型是基于 bert-base-uncased 微调而来，可用于掩码语言建模（Masked Language Modeling）任务。

📚 详细文档

模型描述

该模型是 bert-base-uncased 的微调版本，但目前关于此模型的更多详细信息有待补充。

预期用途与限制

目前关于该模型的预期用途和限制的更多信息有待补充。

训练和评估数据

目前关于训练和评估数据的更多信息有待补充。

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e-05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：16

训练结果

框架版本

• Transformers 4.8.0
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。