ZGBot

Dieses Modell ist eine mit dem Stanford Question Answering Dataset feinabgestimmte Version von distilbert-base-uncased.

Training Hyperparameter

Die folgenden Hyperparameter wurden während des Trainings gebraucht:

• learning_rate: 3e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• training_steps: 3000

Framework Versionen

• Transformers 4.34.1
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.14.1