saattrupdan's picture
Update README.md
3d4eade
metadata
license: mit
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: xlmr-base-texas-squad-fr
    results: []
widget:
  - text: Comment obtenir la coagulation?
    context: >-
      La coagulation peut être obtenue soit par action d'une enzyme, la présure,
      soit par fermentation provoquée par des bactéries lactiques (le lactose
      est alors transformé en acide lactique), soit très fréquemment par
      combinaison des deux méthodes précédentes, soit par chauffage associé à
      une acidification directe (vinaigre…). On procède ensuite à l'égouttage.
      On obtient alors le caillé et le lactosérum. Le lactosérum peut aussi être
      utilisé directement : fromage de lactosérum comme le sérac, ou par
      réincorporation de ses composants.

TExAS-SQuAD-fr

This model is a fine-tuned version of xlm-roberta-base on the TExAS-SQuAD-fr 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
2.1478 0.23 1000 1.8543
1.9827 0.46 2000 1.7643
1.8427 0.69 3000 1.6789
1.8372 0.92 4000 1.6137
1.7318 1.15 5000 1.6093
1.6603 1.38 6000 1.7157
1.6334 1.61 7000 1.6302
1.6716 1.84 8000 1.5845
1.5192 2.06 9000 1.6690
1.5174 2.29 10000 1.6669
1.4611 2.52 11000 1.6301
1.4648 2.75 12000 1.6009
1.5052 2.98 13000 1.6133

Framework versions

  • Transformers 4.12.2
  • Pytorch 1.8.1+cu101
  • Datasets 1.12.1
  • Tokenizers 0.10.3