Bert Base Uncased Finetuned Squad

🚀 bert-base-uncased-finetuned-squad

该模型是基于SQuAD1.1数据集对bert-base-uncased进行微调后的版本，可用于问答任务，在评估集上有特定的损失表现。

🚀 快速开始

此模型是 bert-base-uncased 在 SQuAD1.1 数据集上的微调版本。它通过 Transformers 的问答示例 Colab 笔记本进行训练，该笔记本可在 此处 获取。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失：1.0780

📚 详细文档

模型信息

训练和评估数据

该模型在 SQuAD1.1 数据集上进行训练和评估，但文档未提供更多关于数据的详细信息。

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数，这些参数与对 distilbert-base-uncased 进行问答微调时使用的参数相同：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：16
• 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：3

训练结果

验证结果

框架版本

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

📄 许可证

本模型采用 Apache 2.0 许可证。