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
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Model tree for FranzderPapst/ZGBot
Base model
distilbert/distilbert-base-uncased