train.128.sh

python run_mlm_flax.py \
    --output_dir="./" \
    --model_type="roberta" \
    --config_name="roberta-base" \
    --tokenizer_name="NbAiLab/nb-roberta-base" \
    --dataset_name="NbAiLab/NCC" \
    --max_seq_length="128" \
    --weight_decay="0.01" \
    --per_device_train_batch_size="232" \
    --per_device_eval_batch_size="232" \
    --pad_to_max_length \
    --learning_rate="6e-4" \
    --warmup_steps="10000" \
    --overwrite_output_dir \
    --num_train_epochs="3" \
    --adam_beta1="0.9" \
    --adam_beta2="0.98" \
    --adam_epsilon="1e-6" \
    --logging_steps="1000" \
    --save_steps="1000" \
    --eval_steps="1000" \
    --do_train \
    --do_eval \
    --dtype="bfloat16" \
    --push_to_hub