Bert Large Uncased Whole Word Masking Squad2 With Ner Conll2003 With Neg With Repeat

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这个模型是在squad_v2和conll2003数据集上对 deepset/bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2 进行微调后的版本。

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此模型基于预训练的deepset/bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2，在squad_v2和conll2003数据集上进行了微调，可用于特定的自然语言处理任务。

📚 详细文档

模型描述

该模型是对 deepset/bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2 在squad_v2和conll2003数据集上进行微调的版本。

预期用途与限制

文档未提供相关详细信息。

训练和评估数据

文档未提供相关详细信息。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：2e-05
• 训练批次大小（train_batch_size）：4
• 评估批次大小（eval_batch_size）：1
• 随机种子（seed）：42
• 梯度累积步数（gradient_accumulation_steps）：4
• 总训练批次大小（total_train_batch_size）：16
• 优化器（optimizer）：Adam，其中 betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 训练轮数（num_epochs）：5

训练结果

文档未提供相关详细信息。

框架版本

• Transformers：4.8.2
• Pytorch：1.8.1+cu111
• Datasets：1.8.0
• Tokenizers：0.10.3

📄 许可证

本模型采用CC BY 4.0许可证。