Bert Base Uncased Qqp

🚀 bert-base-uncased-qqp

本模型是 bert-base-uncased 在GLUE QQP数据集上的微调版本。它在评估集上取得了出色的表现，为文本分类和自然语言推理任务提供了高效准确的解决方案。

🚀 快速开始

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

• 损失率（Loss）：0.2829
• 准确率（Accuracy）：0.9100
• F1值：0.8788
• 综合得分：0.8944

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途与限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

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（learning_rate）：2e - 05
• 训练批次大小（train_batch_size）：32
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 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）：3.0

训练结果

框架版本

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

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。