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模型:
joelito/legal-french-roberta-base
英文legal-french-roberta-base
该模型是从未知的数据集上从头训练的。它在评估集上取得以下结果：
- 损失值：0.4293
模型描述
需要更多信息
预期用途和限制
需要更多信息
训练和评估数据
需要更多信息
训练过程
训练超参数
训练时使用了以下超参数：
- 学习率：0.0001
- 训练批量大小：16
- 评估批量大小：16
- 种子：42
- 分布式类型：tpu
- 设备数量：8
- 梯度累积步数：4
- 总的训练批量大小：512
- 总的评估批量大小：128
- 优化器：Adam，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
- 学习率调度器类型：余弦
- 学习率调度器预热比例：0.05
- 训练步数：1000000
训练结果
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
|---|---|---|---|
| 0.8649 | 0.05 | 50000 | 0.7819 |
| 0.7852 | 0.1 | 100000 | 0.6027 |
| 0.5898 | 1.02 | 150000 | 0.5842 |
| 0.6136 | 1.07 | 200000 | 0.5343 |
| 0.6135 | 1.12 | 250000 | 0.5461 |
| 0.5804 | 2.03 | 300000 | 0.5295 |
| 0.5602 | 2.08 | 350000 | 0.5120 |
| 0.5446 | 2.13 | 400000 | 0.4904 |
| 0.5414 | 3.05 | 450000 | 0.4853 |
| 0.5765 | 3.1 | 500000 | 0.4788 |
| 0.6903 | 4.01 | 550000 | 0.4597 |
| 0.6149 | 4.06 | 600000 | 0.4556 |
| 0.5649 | 4.11 | 650000 | 0.4543 |
| 0.6449 | 5.03 | 700000 | 0.4489 |
| 0.6425 | 5.08 | 750000 | 0.4386 |
| 0.6263 | 5.13 | 800000 | 0.4344 |
| 0.6035 | 6.05 | 850000 | 0.4317 |
| 0.607 | 6.1 | 900000 | 0.4332 |
| 0.5899 | 7.01 | 950000 | 0.4321 |
| 0.5751 | 7.06 | 1000000 | 0.4293 |
框架版本
- Transformers 4.20.1
- Pytorch 1.12.0+cu102
- Datasets 2.8.0
- Tokenizers 0.12.1