|
--- |
|
license: mit |
|
tags: |
|
- generated_from_trainer |
|
widget: |
|
- text: ¿Quién invitó a Raísa Gorbachova a tomar una copa? |
|
context: Las tapas han llegado a convertirse en una señal de identidad española |
|
y son ofrecidas en los banquetes de recepción a los más altos dignatarios (en |
|
los denominados tapas meeting). Así, durante la Conferencia de Paz de Madrid la |
|
Reina Sofía y el alcalde de Madrid José María Álvarez del Manzano invitaron a |
|
Raísa Gorbachova a una bebida con tapa durante su visita a la capital española. |
|
En la modernidad existen bares que ofrecen especialidades de tapas y a este fenómeno |
|
se le ha denominado cocina en miniatura. No obstante, el concepto de tapa ha sido |
|
llevado a la alta cocina por el cocinero Ferran Adrià que los emplea como entradas. |
|
base_model: xlm-roberta-base |
|
model-index: |
|
- name: xlmr-base-texas-squad-es |
|
results: [] |
|
--- |
|
|
|
# TExAS-SQuAD-es |
|
|
|
This model is a fine-tuned version of [xlm-roberta-base](https://huggingface.co/xlm-roberta-base) on the TExAS-SQuAD-es dataset. |
|
It achieves the following results on the evaluation set: |
|
- Exact match: xx.xx% |
|
- F1-score: xx.xx% |
|
|
|
## Training procedure |
|
|
|
### Training hyperparameters |
|
|
|
The following hyperparameters were used during training: |
|
- learning_rate: 2e-05 |
|
- train_batch_size: 8 |
|
- eval_batch_size: 8 |
|
- seed: 42 |
|
- gradient_accumulation_steps: 4 |
|
- total_train_batch_size: 32 |
|
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
|
- lr_scheduler_type: linear |
|
- num_epochs: 3 |
|
|
|
### Training results |
|
|
|
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | |
|
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:| |
|
| 2.0645 | 0.24 | 1000 | 1.7915 | |
|
| 1.8458 | 0.47 | 2000 | 1.7873 | |
|
| 1.8208 | 0.71 | 3000 | 1.6628 | |
|
| 1.7743 | 0.95 | 4000 | 1.5684 | |
|
| 1.5636 | 1.18 | 5000 | 1.5686 | |
|
| 1.6017 | 1.42 | 6000 | 1.5484 | |
|
| 1.6271 | 1.66 | 7000 | 1.5173 | |
|
| 1.5975 | 1.89 | 8000 | 1.5209 | |
|
| 1.477 | 2.13 | 9000 | 1.5766 | |
|
| 1.4389 | 2.37 | 10000 | 1.5392 | |
|
| 1.3389 | 2.6 | 11000 | 1.5298 | |
|
| 1.437 | 2.84 | 12000 | 1.5504 | |
|
|
|
|
|
### Framework versions |
|
|
|
- Transformers 4.12.2 |
|
- Pytorch 1.8.1+cu101 |
|
- Datasets 1.12.1 |
|
- Tokenizers 0.10.3 |