bert-large-gest-pred-seqeval-partialmatch

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bert-gest-pred-seqeval-partialmatch

This model is a fine-tuned version of bert-large-cased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.6564
• F1: 0.7349
• Accuracy: 0.8362

Model description

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Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 10

Framework versions

• Transformers 4.27.3
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

LICENSE

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